纽约市出租车行程持续时间数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车,纽约市,行程时间,机器学习,时间序列分析,地理区域,交通预测,数据科学
数据概述：
本数据集基于2016年纽约市黄色出租车的行程记录数据，包含从 Google Cloud Platform 上获取的 Big Query 数据。数据集经过采样和清洗，适用于数据分析和机器学习任务。数据集包含了详细的行程信息，包括乘客数量、上下车地点的经纬度、行程持续时间等关键字段。此外，数据集还扩展了多个地理和时间相关的字段，如上下车区域的行政区划、时间戳的详细分解（小时、日期、星期、季节等），为分析提供了更丰富的信息维度。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 机器学习模型训练，用于预测出租车行程的持续时间，帮助优化调度和资源分配。
2. 时间序列分析，研究交通流量和行程时间的变化规律，辅助交通规划和政策制定。
3. 地理区域分析，探索上下车地点与行程时间的关系，识别交通热点区域。
4. 数据科学教育和研究，提供真实世界的出租车行程数据，支持算法开发和模型评估。
5. 企业决策支持，帮助出租车公司和相关企业优化运营策略，提升服务质量。
通过分析该数据集，研究人员和企业可以深入理解纽约市出租车行业的运营模式，挖掘潜在的业务机会，并为城市交通管理提供数据支持。
