纽约市出租车行程时间预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPrediction-yonghui2017
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程时间预测, 时空数据, 机器学习, 深度学习, 交通, 纽约市, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的数据，记录了出租车的载客行程信息，主要用于预测出租车的行程时间。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、是否已存储和转发标志、以及行程时长（训练集）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于纽约市出租车行程记录，已进行数据清洗和预处理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于行程时间预测、时空数据分析、以及机器学习模型的训练与评估。
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、以及时空数据分析等领域的学术研究，例如行程时间预测模型、交通流量分析、城市拥堵预测等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其在优化车辆调度、预测乘客等待时间、动态定价策略等方面具备实用价值。
决策支持：支持交通管理部门进行交通规划和管理，辅助制定交通政策和优化交通基础设施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握时空数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时间的因素，例如距离、时间、交通状况等，帮助用户构建预测模型并实现更精准的行程时间预测。
