纽约市出租车出行数据分析数据集NewYorkCityTaxiTripDataAnalysis-aeiyuni
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 纽约市, 时空分析, 交通运输, 机器学习, 轨迹分析, 数据可视化
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2018年11月期间纽约市出租车的出行信息，以及相关的地理位置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年11月。
地理范围：数据覆盖纽约市五个行政区，包括曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯和斯塔滕岛。
数据维度：
yellow_tripdata_2018-11.csv：包括出租车行程的详细信息，如上下车时间、乘客数量、行驶距离、上下车地点ID、支付方式、车费、小费、总费用等。
look_up.csv：提供地点ID与行政区、区域名称的对应关系，用于地理位置的解读。
dummy.csv：包含地点ID及相关数值。
proto_1.csv：包含出行起始地、目的地、日期、小时、以及相关数值。
taxi_zones.shp：包含纽约市出租车区域的地理空间信息，用于地图可视化。
数据格式：数据以CSV和SHP格式提供，CSV文件包含结构化表格数据，SHP文件包含地理空间矢量数据，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于纽约市出租车及豪华轿车委员会（TLC）公开数据，并已进行必要的结构化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、出行行为分析等领域的研究。
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：适用于城市交通、出行行为、时空数据分析等领域的学术研究，例如出租车需求预测、交通拥堵分析、出行模式识别等。
行业应用：可以为出租车公司、共享出行平台、城市规划部门提供数据支持，尤其是在优化车辆调度、改善交通管理、制定政策等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、拥堵治理、公共交通优化等决策。
教育和培训：作为交通运输、数据科学、地理信息系统等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用时空数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索纽约市出租车出行规律、分析交通流量变化趋势，以及评估不同因素对出行行为的影响，从而实现优化交通管理、提高服务效率等目标。
