纽约市出租车出行数据分析数据集NewYorkCityTaxiTripDataAnalysis-certifiedauthur
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, 纽约市, 数据挖掘, 乘客分析, 费用预测
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： 数据记录了2017年全年纽约市出租车的出行数据。
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： 数据集包括出租车供应商ID、上下车时间、乘客数量、行驶距离、费率代码、是否预先存储、上下车地点ID、支付类型、车费、附加费、MTA税、小费金额、过路费、改善附加费以及总费用等详细信息。
数据格式： CSV格式，文件名为 2017_Yellow_Taxi_Trip_Data.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC），数据已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据科学和机器学习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、经济学等领域的学术研究，例如出租车出行模式分析、交通流量预测、乘客行为分析等。
行业应用： 可以为出租车行业、交通管理部门和相关服务提供商提供数据支持，例如优化出租车调度、预测高峰时段、改善服务质量等。
决策支持： 支持城市交通规划、政策制定和资源分配，例如优化交通基础设施、缓解交通拥堵、提高公共交通效率等。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通运输和数据分析。
此数据集特别适合用于探索纽约市出租车出行模式的规律，分析影响出租车费用的因素，并预测未来的出行需求，从而优化决策和提升效率。
