纽约市出租车行程预测数据集NYCTaxiTripDurationPrediction-cengjingde
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 纽约市, 时空数据, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 行程时间, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车公司的行程数据，记录了出租车的上下车时间、乘客数量、经纬度坐标等信息，用于预测行程时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录于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、供应商ID、上下车时间、乘客数量、上下车经纬度、是否储存并转发标志（store_and_fwd_flag）以及训练集中的行程时长（trip_duration）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行基本的预处理和清洗。
该数据集适合用于时空数据分析、行程时间预测和机器学习模型的构建与评估。
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、城市规划等领域的研究，如出租车行程规律分析、交通流量预测、出行时间优化等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其在动态定价、车辆调度、乘客等待时间预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通拥堵分析、优化交通信号灯控制策略、改善城市交通基础设施规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析、预测模型构建等。
此数据集特别适合用于探索出租车行程的时空分布规律，预测行程时长，优化出租车运营效率，并为城市交通管理提供数据支持。
