纽约市出租车行程数据分析数据集NewYorkCityTaxiTripDataAnalysis2017-samehamer
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程数据, 纽约市, 时间序列分析, 交通运输, 数据分析, 商业智能, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市的出租车行程数据，记录了2017年期间的出租车运营信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2017年全年出租车行程信息。
地理范围：数据覆盖纽约市范围内的出租车运营情况。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
VendorID（供应商ID）
tpep_pickup_datetime（上车时间）
tpep_dropoff_datetime（下车时间）
passenger_count（乘客数量）
trip_distance（行程距离）
RatecodeID（车费代码）
store_and_fwd_flag（是否已存储并转发）
PULocationID（上车地点ID）
DOLocationID（下车地点ID）
payment_type（支付类型）
fare_amount（车费）
extra（附加费）
mta_tax（MTA税）
tip_amount（小费）
tolls_amount（过路费）
improvement_surcharge（附加费）
total_amount（总费用）
数据格式：CSV格式，文件名为2017-Datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市官方出租车和豪华轿车委员会（TLC）的公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于出租车行程分析、交通流量预测、乘客行为研究等。
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：适用于城市交通、出行行为、经济学等领域的研究，如交通拥堵分析、出行需求预测、出租车司机收入分析等。
行业应用：可以为出租车公司、交通管理部门、出行服务平台等提供数据支持，特别是在优化运营策略、提升服务质量、制定定价方案等方面。
决策支持：支持城市交通规划和管理部门的决策制定，如交通信号优化、道路拥堵治理、公共交通系统整合等。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、交通运输等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解出租车行业和城市交通。
此数据集特别适合用于探索出租车行程的规律与趋势，帮助用户实现优化运营、提升服务质量、改进城市交通的目标。
