纽约出租车行程数据分析数据集NewYorkTaxiTripDataAnalysis-aditi0012345
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程数据, 交通运输, 时空数据, 乘客分析, 费用预测, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的数据，记录了2023年6月期间的出租车运营情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2023年6月。
地理范围：数据覆盖纽约市，包括各个上车（PULocationID）和下车（DOLocationID）的区域。
数据维度：数据集包括行程开始和结束时间（tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime）、乘客数量（passenger_count）、行程距离（trip_distance）、车费相关信息（如小费tip_amount、过路费tolls_amount、总费用total_amount）以及支付方式（payment_type）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC），已进行初步的数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、市场分析和数据建模等领域。
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：适用于交通运输领域的学术研究，如出租车行程模式分析、交通拥堵研究、出行需求预测等。
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、改善乘客体验、制定定价策略等方面。
决策支持：支持城市规划和政策制定，例如交通基础设施建设规划、公共交通系统优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索出租车行程的规律与趋势，例如分析不同时段、不同区域的出行需求，预测车费，优化司机收入等，从而帮助用户实现数据驱动的决策和策略优化。
