纽约市出租车出行记录数据集NewYorkCityTaxiTripRecords-brandname2003
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行记录, 交通运输, 时间序列分析, 纽约市, 乘客, 费用, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车的出行记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年6月。
地理范围：数据覆盖纽约市。
数据维度：数据集包括“VendorID”（供应商ID），“tpep_pickup_datetime”（上车时间），“tpep_dropoff_datetime”（下车时间），“passenger_count”（乘客数量），“trip_distance”（行程距离），“RatecodeID”（车费类型ID），“store_and_fwd_flag”（是否已存储并转发），“PULocationID”（上车地点ID），“DOLocationID”（下车地点ID），“payment_type”（支付类型），“extra”（额外费用），“tip_amount”（小费），“tolls_amount”（通行费），“improvement_surcharge”（改善附加费），“total_amount”（总费用），“congestion_surcharge”（拥堵附加费），“Airport_fee”（机场费用）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和处理。数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会公开数据，已进行初步的标准化。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析等领域的研究和应用。
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：适用于出租车出行模式、交通流量分析、乘客行为研究等学术研究，如出行时间预测、路线规划优化等。
行业应用：可以为出租车公司、交通管理部门提供数据支持，特别是在运力调度、定价策略、市场分析等方面。
决策支持：支持城市交通规划、政策制定和交通基础设施建设。
教育和培训：作为交通运输、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出租车出行数据分析。
此数据集特别适合用于探索出租车出行规律，分析影响出行费用的因素，并进行预测建模，从而帮助用户优化决策、提升运营效率。
