纽约市出租车出行数据分析数据集NYCTaxiTripDataAnalysis-brandname2003
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 交通运输, 时间序列分析, 机器学习, 纽约市, 费用预测, 乘客分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的出行数据，记录了出租车行程的详细信息，包括起始时间、结束时间、乘客数量、行驶距离、车费、小费等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年6月。
地理范围：数据覆盖纽约市区域内的出租车出行。
数据维度：数据集包括VendorID（供应商ID）、tpep_pickup_datetime（上车时间）、tpep_dropoff_datetime（下车时间）、passenger_count（乘客数量）、trip_distance（行驶距离）、RatecodeID（车费类型）、store_and_fwd_flag、PULocationID（上车地点ID）、DOLocationID（下车地点ID）、payment_type（支付类型）、extra（额外费用）、tip_amount（小费）、tolls_amount（过路费）、improvement_surcharge（改善附加费）、congestion_surcharge（拥堵附加费）、Airport_fee（机场费用）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析和预测建模等领域的研究和应用。
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、经济学等领域的研究，如出租车出行模式分析、交通流量预测、费用结构分析等。
行业应用：为出租车公司、交通管理部门提供数据支持，特别是在优化运营策略、预测需求、改善服务质量等方面。
决策支持：支持城市交通规划、政策制定和交通基础设施建设的决策。
教育和培训：作为交通数据分析、时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，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出行规律、预测车费收入、优化车辆调度，从而提升运营效率和乘客满意度。
