纽约出租车行程时长预测数据集NewYorkTaxiTripDurationPrediction-viratkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 纽约市, 时长预测, GPS数据, 时间序列分析, 机器学习, 数据分析, 交通运输
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相关信息，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。
地理范围：数据覆盖纽约市区域。
数据维度：数据集包括行程ID、供应商ID、上下车时间、乘客数量、上下车经纬度、是否已存储并转发标志、行程时长等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为NycTaxiTripTrain.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的出租车运营数据，经过清洗和整理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于时间序列分析、地理空间数据分析、以及机器学习模型的构建和评估。
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、城市规划等领域的学术研究，如出租车行程模式分析、交通拥堵预测、行程时长影响因素分析等。
行业应用：为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其在优化车辆调度、提升乘客体验、预测收入等方面具备实用性。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、优化交通信号控制、规划出租车停靠点等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通运输工程等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和建模在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时长的因素，并构建预测模型，从而优化出租车运营效率、改善乘客出行体验。
