优步出租车车费预测数据集UberCabFarePriceAnalysisDataset-mayankvashisht
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费预测，数据集，机器学习，时间序列分析，出行分析，数据挖掘，交通运输
数据概述： 该数据集包含来自优步（Uber）出租车的车费和相关信息，用于车费价格分析和预测。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2014年。
地理范围： 数据覆盖了美国纽约市（New York City）。
数据维度： 数据集包括乘客上下车时间，上下车地点（经纬度坐标），车费，乘客数量等变量。
数据格式： 数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于Kaggle平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通运输，数据科学，机器学习等领域的研究和应用，特别是在车费预测，出行模式分析等技术任务中具有重要价值。
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： 适用于车费预测，出行需求分析，交通拥堵研究等学术研究，如不同时间段，不同区域的车费差异分析等。
行业应用： 可以为出租车公司，出行服务平台提供数据支持，特别是在动态定价，需求预测等方面。
决策支持： 支持城市交通规划，出租车运营策略制定和市场分析。
教育和培训： 作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索车费价格的影响因素，帮助用户实现车费预测，出行成本优化等目标，为交通运输行业提供数据支持。
