纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePrediction-ayshasahla
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 纽约市, 时空数据, 机器学习, 交通运输, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的相关数据，记录了出租车行程的各项信息，用于车费预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，根据字段内容推测为一段时间内的历史数据。
地理范围：数据覆盖纽约市区域内的出租车运营情况。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：乘客数量（passenger_count）、行程距离（trip_distance）、上下车时间（tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime）、上下车地点ID（PULocationID, DOLocationID）、车费总额（total_amount）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
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：适用于交通运输、城市规划、数据挖掘等领域的研究，如出租车车费预测、交通流量分析、出行行为分析等。
行业应用：为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，可用于优化定价策略、提升资源调度效率、改善用户体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵治理、出租车行业监管等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于构建车费预测模型，探索影响车费的各种因素，并优化预测精度，从而实现更精准的定价策略和运营管理。
