纽约市出租车行程时长预测数据集NYCTaxiTripDurationPrediction-victorf
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程预测, 时空数据, 机器学习, 交通运输, 数据分析, 纽约市, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的行程数据，记录了出租车的出行信息，主要用于预测行程时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域。
数据维度：数据集包括行程的起始时间、结束时间、乘客数量、经纬度坐标（上下车地点）、是否为存储并转发行程以及行程时长等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析与建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和初步处理。
该数据集适合用于出租车行程时长预测、交通流量分析和城市出行模式研究。
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：适用于交通运输、城市规划和数据科学领域的学术研究，如行程时长预测模型构建、交通拥堵分析、出行行为模式分析等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，尤其在优化车辆调度、提升乘客服务体验、动态定价策略制定等方面具备实用价值。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如优化交通信号灯设置、规划公共交通线路、缓解交通拥堵等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通运输工程等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时长的因素，构建预测模型，帮助用户优化运营效率、提升服务质量。
