纽约市出租车行程时长预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPredictionDataset-narendrasharma
数据来源：互联网公开数据
标签：纽约市，出租车，行程时长，数据集，时间序列，机器学习，交通分析，城市规划
数据概述： 该数据集包含来自纽约市出租车和豪华车委员会（Taxi and Limousine Commission）的行程数据，主要记录了2016年1月至2016年6月期间的出租车行程信息，适用于行程时长预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年1月到2016年6月。
地理范围：数据涵盖了纽约市内的多个区域，包括曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯和斯塔滕岛。
数据维度：数据集包括行程的开始和结束时间、开始和结束地点的经度和纬度、乘客数量、行程距离、行程时长等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华车委员会的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通分析、城市规划、机器学习等领域，特别是在行程时长预测、交通流量分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于交通分析、城市规划以及行程时长预测等研究，如交通流量模式分析、行程时间预测等。
行业应用：可以为出租车公司、交通管理部门等提供数据支持，特别是在行程时间预测、交通流量管理等方面。
决策支持：支持城市交通规划的制定和调整，帮助相关领域优化交通资源配置。
教育和培训：作为交通科学、城市规划及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分析与预测技术。
此数据集特别适合用于探索纽约市出租车行程时长的规律与趋势，帮助用户实现行程时间预测和交通流量分析等目标，促进交通管理的科学化和智能化。
