纽约市出租车出行数据分析数据集NewYorkCityTaxiTripData-ksarafrazi
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 交通运输, 时空数据, 轨迹分析, 费用预测, 机器学习, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车管理部门的出行数据，记录了纽约市出租车的运营情况，涵盖了行程的各个方面信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年3月。
地理范围：数据覆盖纽约市，包括出租车的上下车地点。
数据维度：数据集包括出租车运营的多个关键指标，如：
VendorID（供应商ID）；
lpep_pickup_datetime（行程开始时间）；
Lpep_dropoff_datetime（行程结束时间）；
Store_and_fwd_flag（是否已存储并转发标志）；
RateCodeID（车费类型ID）；
Pickup_longitude/Pickup_latitude（上车经纬度）；
Dropoff_longitude/Dropoff_latitude（下车经纬度）；
Passenger_count（乘客数量）；
Trip_distance（行程距离）；
Fare_amount（车费）；
Extra（额外费用）；
MTA_tax（MTA税）；
Tip_amount（小费）；
Tolls_amount（过路费）；
Ehail_fee（电子叫车费）；
improvement_surcharge（改善附加费）；
Total_amount（总费用）；
Payment_type（支付类型）；
Trip_type（行程类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为taxi.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于纽约市出租车管理部门的公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析和机器学习等领域的研究。
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、城市规划等学术研究，如城市交通拥堵分析、出租车需求预测、站点位置优化等。
行业应用：可以为出租车公司、交通管理部门、导航软件提供数据支持，特别是在运营效率提升、路线规划优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如交通信号优化、公共交通线路规划等。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通运输领域。
此数据集特别适合用于探索出租车运营的规律与趋势，例如分析不同时间段、不同区域的出行需求，预测出租车收入，优化出租车调度等，帮助用户实现数据驱动的决策和优化。
