纽约市出租车行程数据质量评估数据集NewYorkCityTaxiTripDataQualityAssessment-shamiulislamshifat
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车数据, 数据质量, 时空数据, 异常检测, 数据清洗, 交通分析, 机器学习, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车行程的原始数据和经过转换的数据，用于评估数据质量。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围取决于具体文件，其中包含2019年1月的数据示例。
地理范围： 数据主要涵盖纽约市的出租车行程信息。
数据维度： 数据集包含多个字段，例如：供应商ID（vendor_id）、上车时间（pickup_datetime）、下车时间（dropoff_datetime）、乘客数量（passenger_count）、行程距离（trip_distance）、车费金额（fare_amount）、小费金额（tip_amount）等，以及其他与行程相关的详细信息。
数据格式： 数据以CSV和JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。原始数据和转换后的数据均包含在内。
来源信息： 数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）公开数据，可能经过了预处理和转换以进行数据质量评估。
该数据集适合用于数据质量评估、异常检测、数据清洗以及交通运输分析等领域。
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、数据科学等领域的学术研究，例如行程时间分析、出行模式分析、数据质量评估等。
行业应用： 可以为出租车行业、交通管理部门提供数据支持，尤其是在优化运营效率、改进服务质量、进行风险控制等方面。
决策支持： 支持城市规划和交通管理部门的决策制定，例如优化交通流量、评估交通政策的效果等。
教育和培训： 作为数据科学、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据质量评估和交通运输数据分析。
此数据集特别适合用于探索数据质量问题，例如缺失值、异常值、数据一致性等，并能够帮助用户改进数据处理流程，提高数据分析的准确性和可靠性。
