纽约市出租车票价预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 纽约市, 票价预测, 随机森林, 回归分析, 地理分布, 时间序列
数据概述：
本数据集收录了纽约市出租车行程的相关数据，包含行程的起点位置、终点位置、行程距离、票价、行驶时间、出发时间（具体到小时、日期和月份）等关键信息。数据集中每个记录代表一次具体的出租车行程，可用于分析影响票价的关键因素及其时空分布特征。数据的时间范围覆盖了一定的历史周期，提供了丰富的时空维度信息，便于开展大规模的分析和建模。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 票价预测模型开发：利用随机森林等机器学习方法，基于行程的起点、终点、时间、日期等变量预测出租车票价，帮助乘客和司机更好地理解票价形成机制。
2. 票价影响因素分析：通过数据挖掘和统计分析，识别影响票价的关键因素，例如时间、地理位置、行程距离等，为政策制定和市场研究提供依据。
3. 城市交通规划和优化：分析出租车服务的时空分布特点，帮助城市规划者了解交通需求的动态变化，优化资源配置。
4. 出行成本分析：为用户提供出行成本估算工具，帮助其合理规划出行方案。
5. 商业分析和决策支持：出租车公司、网约车平台等企业可以利用数据集开展定价策略研究和市场竞争力分析。
示例解释：
本数据集在研究中被用于构建随机森林模型，预测出租车票价。通过分析行程的时空特征（如出发时间和地点），结合行程距离和时间等因素，模型能够生成较为准确的票价预测结果。此外，数据集还支持对票价分布的可视化分析，帮助研究人员和用户直观了解票价在城市中的空间和时间变化规律。
