纽约市出租车车费预测数据集NYCTaxiFarePredictionDataset-meitargoldenberg
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，交通运输，纽约市，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自纽约市出租车运营的详细车费数据，用于车费预测、交通分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括五个行政区。
数据维度：数据集包括上车时间、下车时间、上车地点、下车地点、乘客数量、车费、车程距离等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）的公开数据，并已进行标准化和清洗。
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训练、时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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、出行模式研究等，如预测高峰时段车费、分析不同区域的出行需求等。
行业应用：可以为出租车行业提供数据支持，特别是在动态定价、司机调度和运营优化方面。
决策支持：支持城市交通规划、政策制定和交通管理策略优化。
教育和培训：作为数据科学、交通运输及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，帮助用户实现准确的车费预测、优化出租车运营效率，支持城市交通规划和管理。
