纽约市出租车车费预测数据集NYCTaxiFaresPredictionDataset-tanyildizderya
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 纽约市, 时空数据, 乘客数量, 数据分析, 机器学习, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的数据，记录了出租车行程的相关信息，用于车费预测和交通运输分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据数据内容推测为一段时间内的出租车运营记录。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括出租车的上下车地点。
数据维度：数据集包括以下字段：
pickup_datetime：上车时间；
fare_amount：车费金额；
fare_class：车费等级；
pickup_longitude：上车地点经度；
pickup_latitude：上车地点纬度；
dropoff_longitude：下车地点经度；
dropoff_latitude：下车地点纬度；
passenger_count：乘客数量。
数据格式：CSV格式，文件名为NYCTaxiFares.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于纽约市出租车运营的公开数据，经过整理，用于分析和建模。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行模式分析和交通流量研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通运输、城市规划和数据科学领域的学术研究，如车费预测模型构建、出行需求分析、交通拥堵研究等。
行业应用：为出租车公司、网约车平台提供数据支持，用于优化定价策略、预测需求、提升运营效率。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵治理和公共交通优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通运输课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解出租车运营数据分析。
此数据集特别适合用于探索车费与行程距离、时间、乘客数量等因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化运营策略，提高预测精度。
