纽约出租车车费预测数据集NewYorkCityTaxiFarePredictionDataset-iitm21f3002365
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，地理位置，出行分析，交通运输
数据概述： 该数据集包含纽约市出租车的车费和相关信息，用于预测出租车车费。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：数据覆盖纽约市的各个区域，包括起止地点经纬度信息。
数据维度：数据集包括车费，上车时间，下车时间，乘客数量，起止地点经纬度等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）的公开数据，并已进行清洗。
该数据集适合用于出租车车费预测，出行行为分析，机器学习模型训练等领域的研究与应用。
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，出行时间分析，交通流量预测等研究，如分析影响车费的因素，预测高峰时段车费等。
行业应用：可以为出租车公司，出行服务平台提供数据支持，特别是在定价策略，司机调度等方面。
决策支持：支持出租车行业的运营优化和管理，帮助提升服务效率和乘客体验。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及交通运输课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，帮助用户实现准确的车费预测，优化出行规划，提高运营效率。
