纽约市出租车行程时长预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPrediction-lokesharya99
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 时长预测, 交通运输, 机器学习, 纽约市, 时间序列分析, 经纬度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车行程的详细信息，主要用于预测出租车行程时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域。
数据维度：数据集包括行程的起点和终点经纬度、乘客数量、上车时间、下车时间（仅在训练集中提供）以及行程时长等关键信息。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试。
来源信息：数据来源于公开的竞赛数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于行程时长预测、交通流量分析以及地理位置数据分析等领域。
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、城市规划等领域的学术研究，如出租车行程时间预测、交通拥堵分析等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，特别是在行程时长预测、司机调度、乘客等待时间优化等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和优化，例如优化交通信号、预测交通流量。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时长的因素，构建预测模型，从而优化运营效率，改善用户体验。
