出租车费用预测数据集TaxiFareGuruTotalAmountPredictionChallengeDataset-iitm21f3002590
数据来源：互联网公开数据
标签：交通运输，费用预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，城市交通，商业智能
数据概述： 该数据集来源于出租车费用预测挑战赛（Taxi Fare Guru Total Amount Prediction Challenge），记录了出租车服务的费用相关数据，适用于费用预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的出租车服务区域。
数据维度：数据集包括出行时间，起点和终点位置，行驶距离，乘客数量，服务类型，费用总额等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开的出租车服务记录，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于交通运输领域的费用预测，商业分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在出租车费用预测，出行模式分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于出租车费用预测，出行模式分析，城市交通研究等，如费用波动的原因分析，高峰时段出行趋势预测等。
行业应用：可以为出租车行业和出行服务平台提供数据支持，特别是在费用预测，定价策略优化和行程规划方面。
决策支持：支持出租车公司的费用管理和运营策略优化，帮助制定更科学的定价和调度决策。
教育和培训：作为城市交通，数据科学及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间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索出租车费用与出行因素的关系，帮助用户实现准确的费用预测，优化定价策略和出行服务，提升用户体验和运营效率。
