出租车费用预测数据集TaxiFarePredictionDataset-vi20027804
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，费用预测，数据集，时间序列，机器学习，交通分析，商业智能，城市研究
数据概述： 该数据集记录了出租车行程的相关数据，主要用于预测出租车费用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2009年到2015年。
地理范围：数据覆盖了美国纽约市及其周边地区。
数据维度：数据集包括行程起始和结束的地理位置坐标，行程时间，乘客数量，行程距离，支付方式等变量。
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：数据来源于公开的纽约市出租车和轿车委员会（TLC）数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通分析，费用预测，时间序列分析和机器学习模型训练等领域的应用，尤其在出租车费用预测，行程优化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，行程优化，乘客行为分析等研究，如费用影响因素分析，行程时间预测等。
行业应用：可以为出租车公司，交通管理部门提供数据支持，特别是在费用预测，路线优化和运营管理方面。
决策支持：支持出租车费用预测和运营策略优化，帮助出租车公司制定科学的定价和调度策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及交通工程课程的辅助材料，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行程特征之间的关系，帮助用户实现准确的费用预测，优化行程管理和运营效率，提升出租车服务的质量和效益。
