纽约出租车乘客数量预测样本数据集NewYorkTaxiPassengerPickupPredictionSample-kishiman
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 乘客数量, 时间序列分析, 预测模型, 交通运输, 数据采样, 机器学习, 城市交通
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据样本，记录了特定时间段内的出租车乘客上车数量信息，用于预测分析。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2015年6月1日开始，具体时间粒度为小时。
地理范围： 数据覆盖纽约市，反映了该城市出租车乘客的出行情况。
数据维度： 数据集包括"key"（包含出租车编号和具体时间）和"nb_pickup"（乘客上车数量）两个字段。
数据格式： CSV格式，文件名为submission_sample.csv，方便数据读取和处理。
来源信息： 数据来源于纽约市出租车相关数据，已进行采样处理。
该数据集适合用于时间序列预测和交通流量分析。
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： 适用于交通流量预测、城市交通研究等领域，例如预测未来一段时间内出租车乘客数量的变化趋势。
行业应用： 可以为出租车公司、交通管理部门提供数据支持，特别是在优化车辆调度、资源分配等方面。
决策支持： 支持城市交通规划和管理决策，如根据乘客数量预测调整交通信号灯时长。
教育和培训： 作为时间序列分析、预测建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索乘客数量随时间变化的规律，帮助用户实现出租车乘客数量预测，优化资源配置。
