纽约市出租车行程数据分析数据集NYCTaxiTripDataAnalysis-sreyas03
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车数据, 行程分析, 交通运输, 纽约市, 时间序列分析, 数据挖掘, 费用预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的数据，记录了出租车行程的详细信息，包括行程时间、距离、乘客数量、上下车地点、支付方式和费用等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年1月1日。
地理范围：数据覆盖纽约市范围内的出租车行程。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“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）、“PULocationID”（上车地点ID）、“DOLocationID”（下车地点ID）、“payment_type”（支付类型）、“fare_amount”（车费）、“tip_amount”（小费）、“total_amount”（总费用）等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_for_train_and_test.csv，方便数据分析和模型构建。数据预处理可能包括缺失值处理、异常值检测和特征工程等。
该数据集适用于出租车行程分析、费用预测、交通流量分析等多种应用。
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、经济学等领域的研究，如出租车需求预测、行程时间分析、交通拥堵研究等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其是在优化调度策略、改善客户体验、定价策略分析等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化交通信号、规划出租车停靠点、评估交通政策的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通运输等课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践数据分析、建模和预测。
此数据集特别适合用于探索出租车行程的规律与影响因素，帮助用户实现优化运营策略、提升预测精度、深入理解城市交通系统等目标。
