纽约市出租车行程时长预测数据集NYCTaxiTripDurationPredictionDataset-mohitkhandelwal901

数据来源：互联网公开数据

标签：出租车数据, 行程预测, 时序分析, 地理位置, 机器学习, 纽约市, 数据挖掘, 交通运输

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：数据集包括行程的唯一标识符（id）、出租车供应商ID（vendor_id）、上下车时间（pickup_datetime, dropoff_datetime）、乘客数量（passenger_count）、上下车经纬度（pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude）、是否储存和转发标志（store_and_fwd_flag）以及行程时长（trip_duration）等。数据格式：CSV格式，文件名为nyc_taxi_trip_duration.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的纽约市出租车行程数据，已进行清洗和标准化处理。该数据集适合用于时间序列分析、地理位置数据分析和机器学习模型训练，尤其适用于行程时长预测。

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：适用于交通运输领域、城市规划、数据科学等方面的学术研究，如行程时间预测、交通流量分析、出行行为研究等。行业应用：可以为出租车公司、网约车平台、导航应用等提供数据支持，特别是在优化车辆调度、改进用户体验、预测乘客需求等方面。决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵治理，以及制定相关的政策。教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通运输等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和建模的实践。此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时长的因素，建立预测模型，并优化相关决策。