纽约市公共交通客运量分析数据集NYCPublicTransitRidershipAnalysis-arnavdesai235
数据来源：互联网公开数据
标签：交通运输, 纽约市, 客运量, 疫情影响, 交通分析, 数据可视化, 时间序列分析, 公共交通
数据概述：
该数据集包含来自纽约市大都会运输署（MTA）的公共交通客运量数据，记录了2020年至2025年期间纽约市地铁、公交、长岛铁路（LIRR）、大都会北方铁路（Metro-North）、无障碍交通服务（Access-A-Ride）、桥梁和隧道以及史泰登岛铁路的每日客运量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2025年，涵盖了新冠疫情爆发及复苏阶段。
地理范围：数据覆盖纽约市范围内的所有公共交通系统。
数据维度：数据集包括日期（Date）、各交通方式的客运量总数（Total Estimated Ridership）以及与疫情前同期客运量的百分比（% of Comparable Pre-Pandemic Day）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为MTA_Daily_Ridership_Data__2020_-_2025_20250204.csv，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于纽约市MTA官方公开数据，反映了疫情期间纽约市公共交通系统的运营情况。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、疫情影响评估等领域的研究与分析。
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、经济学等领域的研究，例如疫情对公共交通客运量的影响分析、交通流量预测、交通基础设施规划等。
行业应用：为交通运输行业提供数据支持，尤其适用于交通运营管理、交通政策制定、市场需求分析等。
决策支持：支持政府部门和交通管理机构进行交通规划、资源配置和应急管理。
教育和培训：作为交通运输、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员了解城市交通系统的运作和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析疫情对纽约市公共交通系统的影响，并探索客运量变化趋势，为优化交通运营、制定相关政策提供数据支持。
