纽约市出租车行程时间预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPrediction-yogesh174
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程预测, 时间序列, 机器学习, 地理位置, 交通运输, 数据分析, 纽约市
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，用于预测行程时间。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围是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、是否预留标志以及行程时长等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于出租车行程时间预测、交通流量分析和出行模式研究。
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，如行程时间预测模型构建、交通拥堵分析等。
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、提升服务效率、预测乘客等待时间等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化交通信号、规划出租车站点等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解时间序列分析、地理位置数据处理等相关知识。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时间的因素，并构建预测模型，从而优化资源配置，提升用户体验。
