纽约市出租车行程时间预测数据集NYCTaxiTripDurationPrediction-michaelvolakis
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程预测, 时空数据, 机器学习, 回归分析, 时间序列, 地理位置, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车公司的数据，记录了出租车的行程信息，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ID、供应商ID、上车时间、下车时间（仅在训练集中）、乘客数量、上下车经纬度、是否为店内预定单、以及行程时长（trip_duration，单位为秒）等。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集，包含行程时长）、test.csv（测试集，不包含行程时长）和target.csv（行程时长，与test.csv的id对应），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开竞赛平台，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于行程时间预测、时空数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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、城市规划等领域的研究，如出租车行程时间预测、交通流量分析、城市出行模式研究等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其在优化车辆调度、预估乘客等待时间、提升服务效率等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、优化交通信号、缓解交通拥堵等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、时间序列分析等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时间的因素，构建预测模型，提升预测精度，优化运营策略。
