纽约市出租车出行数据YellowTaxiTripRecords2019年6月数据集-aslkuscu
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 交通运输, 时空数据, 纽约市, 统计分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车管理委员会（TLC）的黄色出租车出行记录，记录了2019年6月期间纽约市黄色出租车的详细出行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年6月。
地理范围：数据覆盖纽约市，包括五个行政区（曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯、斯塔滕岛）的出租车运营情况。
数据维度：数据集包含多个字段，如：
VendorID：出租车公司代码；
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：车费类型代码；
PULocationID：上车地点ID；
DOLocationID：下车地点ID；
payment_type：支付类型；
fare_amount：车费；
tip_amount：小费；
total_amount：总费用等。
数据格式：CSV格式，文件名为yellow_tripdata_2019-06.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车管理委员会（TLC）官方公开数据，已进行原始数据的采集和整理。
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。
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、出行行为、交通流量等方面的研究，如出租车需求预测、交通拥堵分析、出行模式分析等。
行业应用：可以为交通运输行业提供数据支持，尤其是在出租车运营优化、定价策略制定、市场分析等方面。
决策支持：支持城市规划和交通管理部门的决策制定，例如优化交通基础设施、改善交通拥堵状况。
教育和培训：作为交通运输、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通运输领域。
此数据集特别适合用于探索纽约市出租车的出行规律，分析不同因素对出行费用的影响，以及预测未来的出行需求，从而优化交通资源配置和提升城市交通效率。
