纽约市出租车行程时长预测数据集NYCTaxiTripDurationPrediction-shaswattripathi
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 交通, 时空数据, 预测, 机器学习, 纽约市, 数据分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的数据，记录了每次行程的详细信息，旨在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：数据覆盖纽约市范围内的出租车行程。
数据维度：数据集包括行程ID、出租车供应商ID、上下车时间、乘客数量、上下车经纬度、是否已存储并转发标志以及行程时长等关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自纽约市出租车运营记录，已进行初步的整理和标注。
该数据集适合用于交通运输领域的行程时长预测研究和相关模型构建。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如行程时长预测、交通流量分析、出行行为分析等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，特别是在行程时间预估、运力调度优化、用户体验提升等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵缓解策略制定和交通资源优化配置。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析和预测模型。
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，帮助用户优化决策、提升服务效率和改善城市交通管理水平。
