纽约市出租车轨迹与乘客出行预测数据集NewYorkCityTaxiTrajectoryandPassengerTripPrediction-akshaymitra
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车轨迹, 出行预测, 时空数据, 乘客数量, 经纬度, 时间序列分析, 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的出行数据，记录了出租车的上下车地理位置、乘客数量以及时间信息，用于出行行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含年、月、日、小时等时间维度信息，可用于构建时间序列模型。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括出租车的上下车地点经纬度信息。
数据维度：包括出租车上车经度（pickup_longitude）、上车纬度（pickup_latitude）、下车经度（dropoff_longitude）、下车纬度（dropoff_latitude）、乘客数量（passenger_count）、年份（year）、月份（month）、日期（day）、小时（hour）、星期几（weekday）、夜晚（night）、深夜（late_night）、纬度差（latdiff）、经度差（londiff）等。
数据格式：CSV格式，文件名为taxi_test.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于纽约市出租车管理部门或其他公开数据源，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于出租车出行需求预测、交通流量分析、乘客行为建模等研究。
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：适用于交通运输、城市规划、数据挖掘等领域的研究，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、网约车平台提供数据支持，尤其是在优化车辆调度、提升服务效率、制定动态定价策略等方面。
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、公共交通系统整合等。
教育和培训：作为交通数据分析、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解时空数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索乘客出行行为的规律，预测未来出行需求，从而优化交通资源配置，提升城市交通效率。
