出租车费用与小费预测数据集Fare-TipPredictionDataset-jai8004
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，费用预测，小费分析，数据集，时间序列，机器学习，交通出行，商业智能
数据概述： 该数据集记录了出租车服务的费用和小费数据，适用于费用预测，小费分析及出行行为研究等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的出租车服务，具体包括不同城市的交通枢纽和商业区。
数据维度：数据集包括每笔出租车的行程数据，涵盖日期，时间，起始地点，终点地点，行程距离，行程时长，费用，小费金额，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出行研究，商业分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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，小费行为分析，出行模式研究等学术研究，如费用波动的原因分析，小费与行程特征的关系等。
行业应用：可以为出租车行业提供数据支持，特别是在费用预测，定价策略和客户行为分析方面。
决策支持：支持出租车公司的定价策略和运营优化，帮助商家制定科学的费用管理和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，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小费预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的费用和小费预测，优化定价策略和运营管理，提高服务效率和盈利能力。
