纽约市出租车行程预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPrediction-chrisiliop
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 预测模型, 时空数据, 机器学习, 数据分析, 纽约市, 交通运输, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车公司的行程数据，记录了出租车的载客行程信息，主要用于预测行程时长。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录时间为2016年。
地理范围： 数据覆盖纽约市。
数据维度：数据集包括行程的起点和终点经纬度、乘车时间、下车时间、乘客数量、供应商ID等，其中train.csv文件包含trip_duration（行程时长）字段，test.csv文件不包含该字段。
数据格式：数据提供CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于行程时长预测、时空数据分析和机器学习模型训练。
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、城市规划等领域的学术研究，如出租车行程预测、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、导航软件等提供数据支持，特别是在优化车辆调度、预测乘客等待时间、动态定价等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划，改善交通拥堵状况，提升出行效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，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，帮助用户实现优化运营、提升服务质量等目标。
