纽约市出租车行程与天气数据分析数据集NYCTaxiTripandWeatherDataAnalysis-lukaszborecki

数据来源：互联网公开数据

标签：出租车, 纽约市, 天气数据, 行程时间, 数据分析, 时序分析, 机器学习, 交通运输

数据概述：该数据集包含来自纽约市的出租车行程数据和同期天气数据，旨在为研究出租车行程特征与天气因素之间的关系提供数据支持。主要特征如下：时间跨度：数据涵盖2016年全年。地理范围：数据集中所有行程均发生在纽约市。数据维度：数据集包含出租车行程数据（如行程时长、乘客数量、起止经纬度等）和同期天气数据（如最高/最低/平均气温、降水量、降雪量、积雪深度等）。数据格式：主要为CSV格式，包括nyc_2016_weather.csv（天气数据）、nyc_taxi_trip_duration.csv（原始出租车行程数据）和taxi_after_distance_computation.csv（经过距离计算和特征工程后的数据）。来源信息：出租车行程数据来源于纽约市出租车及豪华轿车委员会（TLC），天气数据来源于气象观测站。数据已进行合并和预处理，方便进行关联分析。该数据集适合用于出租车行程时间预测、天气因素对交通影响的研究，以及交通运输领域的数据分析。

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、气象学等领域的研究，如分析天气对出租车需求的影响、预测出租车行程时间等。行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，例如优化车辆调度、提升乘客服务体验等。决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和管理，例如评估天气对交通流量的影响，制定应对恶劣天气的交通策略。教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解时间序列数据分析、数据可视化等技术。此数据集特别适合用于探索天气因素对出租车行程的影响，帮助用户实现行程时间预测、交通流量分析等目标。