纽约市Uber出租车车费预测数据集NewYorkCityUberTaxiFarePrediction-mosesmoncy
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时空数据, 机器学习, 纽约市, 交通, 数据分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自Uber出租车的车费和相关出行信息，记录了纽约市的出租车出行数据，可用于构建车费预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2009年至2015年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括上下车地点经纬度信息。
数据维度：包括车费金额（fare_amount），上下车时间（pickup_datetime），上下车经纬度（pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude），乘客数量（passenger_count）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为uber.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行行为分析、时空数据分析等领域。
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、机器学习等领域的研究，如出租车车费预测模型构建、出行需求分析、交通流量预测等。
行业应用：为出租车公司、网约车平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升资源调度效率、改善用户体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和拥堵治理，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，构建预测模型，并分析乘客出行模式，从而实现更精准的预测和更有效的资源配置。
