纽约市Uber出租车行程数据分析数据集NewYorkCityUberTripDataAnalysis-vivekverma97

数据来源：互联网公开数据

标签：出租车行程, Uber, 纽约市, 时空数据, 价格预测, 乘客分析, 机器学习, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自Uber出租车的行程数据，记录了在纽约市发生的出租车行程信息，适用于行程分析、价格预测等任务。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从样本数据中的日期信息推测为2009年至2015年。地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括起始地和目的地经纬度信息。数据维度：数据集包含多个关键字段，如：行程费用（fare_amount）、上车时间（pickup_datetime）、上车经度（pickup_longitude）、上车纬度（pickup_latitude）、下车经度（dropoff_longitude）、下车纬度（dropoff_latitude）、乘客数量（passenger_count）。数据格式：CSV格式，文件名为ubercsv，方便数据导入和分析。来源信息：数据来源于Uber出租车行程记录，已进行数据清洗和结构化处理。该数据集适合用于交通运输、城市规划和数据科学等领域的研究。

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：适用于出租车行程特征分析、出行模式研究、价格预测模型构建等学术研究。行业应用：可以为出租车行业、交通管理部门提供数据支持，尤其在优化调度、预测需求、改进服务等方面。决策支持：支持城市交通规划、公共交通资源配置，以及相关政策的制定。教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生掌握数据分析和建模技能。此数据集特别适合用于探索出租车行程与地理位置、时间、乘客数量之间的关系，帮助用户实现行程费用预测、出行需求分析等目标。