纽约出租车行程时长预测数据集NYCTaxiTripDurationPrediction-yogendran
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 时长预测, 纽约市, 交通运输, 时间序列分析, 地理位置, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车行程的详细信息，主要用于预测行程时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，涵盖了全年数据。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括乘客上下车地点。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如行程ID（id）、出租车供应商ID（vendor_id）、上车时间（pickup_datetime）、下车时间（dropoff_datetime）、乘客数量（passenger_count）、上下车经纬度（pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude）、是否存储并转发标志（store_and_fwd_flag）以及行程时长（trip_duration）。
数据格式：CSV格式，文件名为nyc_taxi_trip_duration.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、地理空间分析、数据挖掘和机器学习。
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、数据科学等领域的学术研究，如出租车行程时间预测、交通流量分析、城市出行模式研究等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，特别是在优化车辆调度、提高服务效率、预测乘客等待时间等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和拥堵缓解策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析、回归模型、地理空间数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时长的因素，建立预测模型，帮助用户优化运营策略，提升预测精度。
