纽约出租车车费预测数据集CabFareDataset-pankajkumar90
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费预测，数据集，机器学习，时间序列，交通运输，数据分析，纽约市
数据概述： 该数据集包含了纽约市出租车的车费相关数据，旨在用于车费预测，出行行为分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2009年至2015年。
地理范围：数据覆盖了纽约市，包括其五个区（曼哈顿，布鲁克林，皇后区，布朗克斯和斯塔滕岛）。
数据维度：数据集包括乘客上下车的时间，上下车地点（经纬度），乘客数量，车费，行驶距离，支付方式等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（Taxi and Limousine Commission，TLC）的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通运输研究，数据科学和机器学习等领域，特别是在车费预测，出行模式分析和城市交通规划方面具有重要价值。
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：适用于出租车车费预测，交通流量分析，出行行为研究等学术研究，如高峰时段车费预测，出行路线优化等。
行业应用：可以为出租车公司，网约车平台等提供数据支持，特别是在动态定价，司机调度，市场分析等方面。
决策支持：支持城市交通规划，政策制定和交通管理，如交通拥堵治理，公共交通优化等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和交通运输相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解车费预测，数据分析和交通建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，帮助用户实现车费预测，出行成本优化等目标，为城市交通管理和出行决策提供数据支持。
