纽约市出租车出行数据分析数据集NewYorkCityTaxiTripDataAnalysis-subhrayansamajdar
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 交通运输, 纽约市, 时间序列分析, 费用分析, 乘客分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车管理部门的公开数据，记录了2017年纽约市黄色出租车的出行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年全年。
地理范围：数据覆盖纽约市五个行政区内的出租车出行。
数据维度：数据集包括“VendorID”（供应商编号）、“tpep_pickup_datetime”（上车时间）、“tpep_dropoff_datetime”（下车时间）、“passenger_count”（乘客数量）、“trip_distance”（行程距离）、“RatecodeID”（车费代码）、“store_and_fwd_flag”（是否已存储并转发）、“PULocationID”（上车地点ID）、“DOLocationID”（下车地点ID）、“payment_type”（支付类型）、“fare_amount”（车费）、“extra”（额外费用）、“mta_tax”（MTA税）、“tip_amount”（小费）、“tolls_amount”（过路费）、“improvement_surcharge”（改善附加费）和“total_amount”（总费用）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为2017_Yellow_Taxi_Trip_Data.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及豪华轿车委员会（TLC）官方公开数据，已进行原始记录，无需额外清洗。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析等领域的研究。
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：适用于交通流量分析、出行行为研究、出租车运营效率评估等学术研究，例如分析高峰时段、出行模式、影响因素等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，特别是在定价策略优化、司机调度、市场预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、政策制定和拥堵缓解措施的评估。
教育和培训：作为数据科学、统计学、交通工程等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索出租车出行规律，分析影响车费的因素，以及预测未来出行需求等，从而帮助用户优化运营策略、提升服务质量。
