纽约市出租车车费预测数据集CabFarePredictioninNYCDataset-rahulsingh731
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费预测，数据集，时间序列，机器学习，地理位置，交通运输，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自纽约市出租车的数据，用于预测出租车车费。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2009年至2015年。
地理范围：数据覆盖了纽约市区域，包括各个出租车上下车地点。
数据维度：数据集包括乘客上下车时间，上下车地点经纬度，乘客数量，车程距离，车费等关键信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会的公开数据，并已进行清洗和处理。
该数据集适合用于出租车车费预测，交通流量分析，城市规划等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型的训练和评估方面具有重要价值。
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：适用于出租车车费预测，交通流量分析，出行需求分析等研究，如预测车费，分析交通拥堵等。
行业应用：可以为出租车公司，出行服务平台提供数据支持，特别是在动态定价，车辆调度和市场预测方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化交通规划和资源配置。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和交通运输等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析，预测模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索出租车车费的影响因素，帮助用户实现精准的车费预测，优化出行服务和提升运营效率。
