纽约市出租车费用预测分析数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车,费用预测,纽约市,机器学习,时间序列,数据可视化,交通分析
数据概述：
本数据集基于Google BigQuery的公开数据，收录了纽约市黄色出租车的大量出行记录，旨在支持出租车费用的预测分析及相关研究。数据集包含多个关键字段，如行程时长、行驶距离、乘客数量、基础费用、小费、杂费、总费用以及是否应用了动态定价等。通过这些数据，研究人员可以全面了解出租车服务的运营特征及其费用构成。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 基于机器学习的费用预测模型开发，如线性回归、逻辑回归等。
2. 行程费用的影响因素分析，帮助优化出租车运营策略。
3. 小费与总费用的关系研究，探索乘客支付行为的规律。
4. 动态定价（surge pricing）对费用的影响评估，为出租车公司提供定价策略建议。
5. 交通市场分析，支持政策制定者优化城市交通管理。
通过此数据集，出租车公司可以更好地预测运营成本和收益，乘客可以更清晰地了解出行费用结构，而研究人员则能够深入探索出租车行业的经济运行规律。
