纽约市出租车出行量与天气状况关联数据集NewYorkCityTaxiTripVolumeandWeatherData2017-fahmidaankhi
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车出行, 交通运输, 天气数据, 时间序列分析, 数据挖掘, 纽约市, 关联分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市的出租车出行数据和同期天气数据，旨在探究两者之间的关联关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年1月至5月。
地理范围：数据覆盖纽约市区域。
数据维度：出租车出行数据包括每个小时内不同区域（PUZone）的出租车出行数量（Count）和出行时间（PUTime）。天气数据包括日期（DATE）以及多种天气指标，如平均风速（AWND）、最高阵风时间（PGTM）、降水量（PRCP）、降雪量（SNOW、SNWD）、平均气温（TAVG）、最高气温（TMAX）、最低气温（TMIN）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，其中出租车出行数据按月划分，文件名如2017-01_1H_zone.csv，天气数据存储在weather.csv文件中，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市交通管理部门和气象数据机构，已进行标准化处理。
该数据集适合用于交通流量预测、出行需求分析和天气因素对出行行为影响的研究。
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：适用于城市交通规划、交通流量预测、天气对出行行为影响的学术研究，例如分析降雨、降雪等天气因素对出租车出行量的影响。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，尤其是在优化车辆调度、预测需求、制定动态定价策略等方面。
决策支持：支持政府部门进行交通管理决策，优化交通基础设施建设，提高交通效率。
教育和培训：作为交通运输、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析和时间序列分析。
此数据集特别适合用于探索天气条件与出租车出行量之间的关系，帮助用户实现预测出行需求、优化资源配置等目标。
