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TaxiPrediction：利用首尔市发布的出租车数据分析报告，通过MapReduce程序来预测出租车需求。

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简介：
出租车预测项目采用MapReduce程序，利用首尔市提供的出租车分析数据集来预测出租车的需求量。 开发环境为ubuntu-14.04.1（64bit）操作系统，主要工具包括VMware Player和Eclipse平台（基于Maven项目）。 旨在利用首尔开放数据广场（data.seoul.go.kr）提供的首尔出租车运营分析数据，识别出一周内特定时间段内出租车需求量最高的前十个标准节点链接ID。 标准节点链接ID指的是车辆在道路行驶过程中速度发生变化的点；而链接则代表现实世界中的道路，具体指连接两个节点之间的线段，即速度变化发生的地点。 通过这些标准节点链接ID，可以有效地获取车辆的位置信息。 相关链接参考“自己动手Hadoop编程/为Hangi /轻松发布欢呼出租车运行分析应用指南.pdf”。 数据集示例包含...

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  • 基于首尔市出租车数据分析的MapReduce程序：预测出租车需求(TaxiPrediction)
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    本项目通过分析首尔市出租车数据，开发了MapReduce程序以预测出租车需求，旨在优化资源配置和提高服务效率。 出租车预测 使用MapReduce程序分析首尔市提供的出租车运营数据以预测特定时间的出租车需求量，并找出一周内需求最高的前10个地区的标准节点链接ID。 开发环境包括： - 操作系统：Ubuntu 14.04 (64位) - 工具：VMware Player，Eclipse平台（Maven项目） - 处理器：单核处理器 - 内存：4GB 目标是使用首尔开放数据广场提供的出租车运营分析数据来确定一周中特定时间需求最高的前10个地区的标准节点链接ID。这些地区能够反映乘客在不同时间段内对出租车服务的需求。 关于“标准节点链接ID”： - 节点是指车辆行驶过程中速度发生变化的地点。 - 链接指的是现实世界中的道路，即连接两个节点之间的路线部分，在此路段上可能会发生速度变化的情况。 - 通过使用这些标准节点链接ID可以获取具体的位置信息。
     
  • 出租车数据分析：基于MapReduce和Hadoop的纽约市出租车大数据研究
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    本研究运用MapReduce与Hadoop技术深入分析纽约市出租车数据，旨在揭示城市交通模式及其经济影响，为城市管理提供科学依据。 在我们小组的最后一个项目中，我们将以“理解出租车经济学”为主题分析纽约市的出租车数据，并使用Map-Reduce算法通过Hadoop Streaming API与Python进行实现。 我们的研究涵盖多个方面：不同社区之间的收入差异及其与家庭平均收入的关系；随时间变化的收入趋势；特定月份或季节对出租车公司的盈利影响；以及没有乘客时，司机可以行驶的时间长度及这一情况的变化。此外，我们还会探讨重大活动（如游行、总统访问）和极端天气事件是否会对出租车行业的收益产生影响。 数据来源包括2013年的行程记录与票价信息，并结合人口普查局的人口统计数据、收入资料以及纽约地区的地形文件来分析不同社区的经济状况。同时，我们会利用“Surface Data, Hourly Global”中的气象数据库以获取有关天气情况的数据。
     
  • 纽约市出租车费用预测数据集
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    本数据集包含纽约市出租车详尽的行程记录，涵盖出发地、目的地及相应费用信息，旨在帮助用户准确预测出租车出行成本。 纽约市出租车票价预测的数据集包含8个字段：键（key）、票价金额（fare amount）、接送日期时间（pickup datetime）、接送经度（pickup longitude）、接送纬度（pickup latitude）、下车经度（dropoff longitude）、下车纬度（dropoff latitude）和乘客数量（passenger count）。
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
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    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
     
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
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    本数据集提供了纽约市出租车详尽的费用信息及行程细节，适用于分析与预测出租车票价，助力城市交通优化。 预测一个车手的出租车费用。提供的文件包括 sample_submission.csv 和 test.csv。
     
  • 利用DataFrame解析出租车GPS数据
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    本项目利用Python中的Pandas库解析和分析包含时间、地理位置信息的出租车GPS数据，通过DataFrame结构高效处理大规模数据集，提取并可视化出行模式。 某地区出租车的 GPS 定位数据存储在文件 taxi.csv 中，该文件包含四列数据：编号（id）、纬度（lat）、经度（lon）以及时间戳（time）。根据这些信息，请使用 DataFrame 的常用操作编写代码来实现以下功能： 1. 查询编号为 5 的出租车的 GPS 数据，并显示前 10 行。 2. 统计所有出租车的数量，同时统计每辆出租车所记录的 GPS 点数量。
     
  • 自行车出租预测
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    自行车出租预测专注于分析城市中自行车共享系统的需求模式，利用数据科学方法预测高需求时段与地区，旨在优化车辆分布和提升用户体验。 根据一个城市自行车租赁系统提供的数据，在2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁情况中，训练集由每个月的前19天组成，测试集则包含每月20号及之后的数据（需要我们自己去预测）。使用随机森林回归算法实现对自行车租赁量的预测。
     
  • 纽约出租车费用预测
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    本项目旨在开发一个模型，用于预测纽约市出租车及豪华轿车的乘车费用。通过分析历史数据和运用机器学习技术，为乘客提供准确的成本估算服务。 纽约出租车车费预测
     
  • 基于运营数据的出租车短期出行需求预测模型（2016年）
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    本研究构建了一个基于历史运营数据的机器学习模型，用于预测短期内出租车的出行需求，以优化资源配置和提高服务效率。 出租车系统是城市交通运输体系中的关键部分,其规划与调度的合理性直接影响到服务质量。本段落主要探讨了如何通过估计和预测乘客出行需求来优化出租车系统的规划及实时调度策略，提供必要的数据支持。首先，我们分析了现有的出租车定位系统和计费机制，并改进了传统的网格划分方法，在考虑地形、建筑群以及道路网络特点的同时确保每个网格内出行特征的完整性。其次，基于收集到的实际出租车运营数据，构建了一种易于操作的需求评估模型。最后，通过实际数据分析影响短时需求的关键变量之间的关系，并提出一种基于人工神经网络的短期需求预测模型，根据相关性分析确定了该模型的主要参数。