纽约市出租车车费预测数据集TaxiFareForecastingDataset-balakrishnachowdary
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，出行分析，交通运输，城市交通
数据概述： 该数据集包含纽约市出租车的车费数据，记录了出租车行程的详细信息，用于车费预测，出行模式分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2009年到2015年。
地理范围：数据主要覆盖纽约市，包括五个行政区（boroughs）的出租车出行数据。
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，车费，乘客数量，行驶距离等变量。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会 (TLC) 的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通运输，数据科学和机器学习等领域的研究，尤其在出租车车费预测，交通流量分析，出行需求建模等方面具有重要价值。
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，出行模式分析，交通拥堵研究等学术研究，如车费影响因素分析，出行时间预测等。
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，车辆调度和运营优化方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划，交通信号优化和拥堵治理。
教育和培训：作为数据科学，交通工程和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分析，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，预测车费变化趋势，帮助用户实现更精准的预测，更有效的资源分配和更优化的出行体验。
