纽约市出租车行程时长预测数据集NYCTaxiTripDurationPredictionDataset-sshreyash
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 时长预测, 纽约市, 交通运输, 时间序列分析, 地理位置, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车行程的详细信息，包括行程开始和结束的时间、乘客数量、经纬度坐标等，以及行程时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，具体日期从1月到6月。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括出租车的上下车地点经纬度信息。
数据维度：数据集包括行程ID、出租车供应商ID、上下车时间、乘客数量、上下车经纬度、是否已存储并转发标志、行程时长等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为nyc_taxi_trip_duration.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于纽约市出租车管理部门或其他公开数据源，已进行结构化处理。
该数据集适合用于出租车行程时长预测、交通流量分析、城市出行模式研究等。
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、城市规划等领域的学术研究，如出租车行程时间预测、交通拥堵分析、出行需求分析等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，特别是在优化调度策略、提升服务效率、预测用户需求等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵治理、公共交通优化等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，用于学生进行时间序列分析、回归模型构建、地理位置数据分析等。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时长的因素，如时间、地点、乘客数量等，帮助用户实现行程时长预测、优化路线规划、提升乘客体验等目标。
