纽约市Uber出租车出行数据分析数据集NewYorkCityUberTaxiTripDataAnalysis-robertoperezjimenenz
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, Uber, 出行数据, 交通运输, 时空数据, 数据分析, 机器学习, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市Uber出租车的出行数据，记录了每次行程的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从数据字段推测，可能包含完整的行程记录。
地理范围：数据覆盖纽约市的Uber出租车出行，包括上车和下车地点。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
VendorID：供应商ID；
tpep_pickup_datetime：行程开始时间；
tpep_dropoff_datetime：行程结束时间；
passenger_count：乘客数量；
trip_distance：行程距离；
pickup_longitude：上车地点经度；
pickup_latitude：上车地点纬度；
RatecodeID：车费代码；
store_and_fwd_flag：是否已存储和转发标志；
dropoff_longitude：下车地点经度；
dropoff_latitude：下车地点纬度；
payment_type：支付类型；
fare_amount：车费；
extra：额外费用；
mta_tax：大都会运输署税；
tip_amount：小费金额；
tolls_amount：过路费；
improvement_surcharge：改善附加费；
total_amount：总费用。
数据格式：CSV格式，文件名为uber_datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但可以推断为Uber公司或相关机构的公开数据。该数据集适合用于出租车出行行为分析和交通流量研究。
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、出行行为分析等领域的学术研究，如出行模式分析、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，特别是在优化调度、预测需求、定价策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、优化交通基础设施等。
教育和培训：作为交通数据分析、数据挖掘、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交通数据。
此数据集特别适合用于探索纽约市Uber出租车出行的规律与趋势，帮助用户实现优化运营、提升服务质量等目标。
