出租车行程时长预测数据集TaxiTripDurationPredictionDataset-jatinraina
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，行程时长，数据集，时间预测，机器学习，交通分析，城市规划，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自出租车行业的行程数据，记录了出租车行程的详细信息，主要用于预测行程时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2017年。
地理范围：数据覆盖了纽约市的多个区域，包括主要的街道、交叉路口和商圈。
数据维度：数据集包括行程的开始时间、结束时间、起点坐标、终点坐标、行程距离、乘客数量、天气状况、交通拥堵指数等变量。还包括行程时长作为目标变量。
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：数据来源于纽约市出租车和 Limousine 委员会的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通分析、城市规划、机器学习等领域，特别是在行程时长预测、交通流量分析及出行优化任务中具有重要应用价值。
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：适用于出行时间预测、交通流量分析等研究，如行程时长的规律分析、交通拥堵的影响因素研究等。
行业应用：可以为出租车行业、网约车平台提供数据支持，特别是在行程时长预测、路线优化和调度决策方面。
决策支持：支持出租车行程的优化与资源分配，帮助行业制定更好的调度和定价策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及城市规划课程的辅助材料，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行程时长的规律与影响因素，帮助用户实现准确的行程时长预测，优化交通管理和调度策略，提高出行效率和乘客满意度。
