纽约市出租车出行数据分析数据集NYCTaxiTripDataAnalysis-arlene025

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, 时空分析, 费用分析, 数据挖掘, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自纽约市的出租车出行记录，记录了2019年12月期间的出租车运营数据。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2019年12月。地理范围：数据覆盖纽约市行政区域内的出租车出行情况。数据维度：数据集包括出租车出行相关的多个维度，如：出租车供应商ID（VendorID）上下车时间（tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime）乘客数量（passenger_count）行驶距离（trip_distance）车费相关信息（fare_amount, extra, mta_tax, tip_amount, tolls_amount, total_amount, congestion_surcharge）上下车地点ID（PULocationID, DOLocationID）支付方式（payment_type）以及出租车区域信息（LocationID, Borough, Zone, service_zone）数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：taxi-data.csv (出租车出行数据) 和 taxi_zones.csv (出租车区域信息)。来源信息：数据来源于纽约市出租车与豪华轿车委员会 (TLC) 公开数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于交通运输分析、出行行为研究、城市规划以及出租车运营优化等领域。

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：适用于交通运输、城市规划、数据科学等领域的学术研究，如出行模式分析、交通流量预测、区域交通拥堵研究等。行业应用：可以为出租车公司、共享出行平台提供数据支持，特别是在运营优化、定价策略、市场分析等方面。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、道路规划、公共交通与出租车协同发展等。教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解交通运输领域的数据分析方法。此数据集特别适合用于探索出租车出行的规律与趋势，如高峰时段、热门线路、费用构成等，从而帮助用户优化决策、提升效率。