纽约市道路导航行程数据分析数据集NewYorkCityRoadNavigationTripDataAnalysis-nicholascomuni
数据来源：互联网公开数据
标签：道路导航, 交通出行, 路线规划, 纽约市, 距离预测, 时间预测, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市的道路导航行程数据，记录了不同起点和终点之间的最优路线信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态路线信息。
地理范围：数据覆盖纽约市的道路网络。
数据维度：数据集包括行程ID、起始街道、结束街道、总距离、总旅行时间、步骤数、每一步的街道、每一步的距离、每一步的旅行时间、步骤操作、步骤方向和步骤位置列表等详细信息。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：fastest_routes_test.csv、fastest_routes_train_part_1.csv和fastest_routes_train_part_2.csv。
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、地理信息系统等领域的研究，如路线规划算法优化、交通拥堵分析、出行时间预测等。
行业应用：可以为导航应用、物流公司、出租车服务等提供数据支持，用于改进路线推荐、优化行程时间、预测交通状况等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和优化，例如评估道路通行能力、分析交通瓶颈等。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解道路导航和交通数据分析。
此数据集特别适合用于探索不同路线的特征，分析影响出行时间的关键因素，构建行程时间预测模型，从而提升导航系统的效率和用户体验。
