纽约市出租车行程时间预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPrediction-iancupopp
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 交通预测, 时序分析, 地理位置, 机器学习, 数据挖掘, 纽约市, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的数据，记录了出租车的行程信息，包括上车和下车的时间、乘客数量、经纬度坐标等，并提供了行程时长作为目标变量。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，包括出租车的上车和下车地点。
数据维度：数据集包括"id"（行程唯一标识）、"vendor_id"（出租车公司标识）、"pickup_datetime"（上车时间）、"dropoff_datetime"（下车时间，仅在训练集中提供）、"passenger_count"（乘客数量）、"pickup_longitude"（上车经度）、"pickup_latitude"（上车纬度）、"dropoff_longitude"（下车经度）、"dropoff_latitude"（下车纬度）、"store_and_fwd_flag"（是否已将行程数据发送到供应商）和"trip_duration"（行程时长，单位为秒，仅在训练集中提供）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含带标签的训练数据，test.csv包含用于预测的测试数据。
来源信息：数据来源于公开竞赛平台Kaggle。该数据集经过了预处理，包含了出租车行程的详细信息，适合用于行程时间预测模型的训练和评估。
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、城市规划等领域的研究，如出租车行程时间预测、交通流量分析、出行模式研究等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台等提供数据支持，特别是在行程时间预测、智能调度、路线优化等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、交通拥堵治理、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，帮助学生和研究人员深入理解时序数据分析、地理空间数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时间的因素，构建预测模型，并评估其性能，从而实现对未来行程时间的准确预测，优化资源配置和提高服务效率。
