纽约市出租车行程预测数据集NYCTaxiTripPrediction-lioneldelire
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 预测分析, 行程数据, 机器学习, 价格预测, 数据建模, 时空分析, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的数据，记录了行程的平均时长、平均距离以及预测车费。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间段内的平均值统计。
地理范围：数据覆盖纽约市出租车运营区域。
数据维度：数据集包含三个关键字段：mean_duration（平均行程时长，单位未明确）、mean_distance（平均行程距离，单位未明确）和predicted_fare（预测车费）。
数据格式：CSV格式，数据存储在nyc_preds_means.csv文件中，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但根据数据内容推测可能来自出租车运营数据或相关公开数据集。该数据集已进行预处理，提供了平均值统计结果。
该数据集适合用于出租车车费预测、行程时间与距离的关系分析等研究，也可用于构建预测模型。
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，如出租车行程预测模型构建、交通流量分析等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升预测准确性。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和管理，例如优化出租车调度、评估交通拥堵对费用的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解预测建模和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索出租车行程时长、距离与车费之间的关系，以及构建预测模型，从而优化运营效率和改善用户体验。
