纽约出租车-比特币价格与客户流失数据集NewYorkTaxi-BitcoinPrice-andCustomerChurnDataset-drschnaggelz
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车数据, 比特币价格, 客户流失, 时间序列分析, 地理空间数据, 机器学习, 财务分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的数据，涵盖了纽约市出租车运营数据、比特币价格数据以及客户流失数据。主要特征如下：
时间跨度：出租车数据为2016年数据，比特币价格数据未明确标明具体时间范围，客户流失数据也未标明具体时间范围。
地理范围：出租车数据集中在纽约市，比特币价格数据和客户流失数据未限定地理范围。
数据维度：
2016_Yellow_Taxi_prepared.csv：包括出租车行程的详细信息，如上下车经纬度、乘客数量、行驶距离、费用、小费、过路费和支付方式等。
Bitcoin_price.csv：比特币价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量和市值等。
df_churn_costumer.csv和df_loyal_costumer.csv：客户流失数据，包括客户的日间、夜间和晚间的总费用。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据经过预处理，适合直接用于分析和建模。
来源信息：出租车数据来源于纽约市出租车管理部门，比特币价格数据来源于公开的金融数据源，客户流失数据来源于相关业务系统。
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：适用于城市交通、金融市场、客户行为分析等领域的研究，例如出租车行程预测、比特币价格趋势分析、客户流失预测等。
行业应用：可以为交通运输行业、金融行业和市场营销行业提供数据支持，例如出租车运营优化、投资策略制定、客户关系管理等。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化，例如优化出租车调度、制定投资组合、提升客户留存率等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同数据集之间的关联性，例如出租车行程与比特币价格之间的关系、客户流失与消费行为的关系，帮助用户实现数据驱动的决策和预测。
