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纽约出租车轨迹数据分析与预测（2016年7月-2016年12月，基于大数据）

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简介：
本研究运用大数据技术分析并预测了2016年7月至12月期间纽约市出租车的运行轨迹，为交通管理和城市规划提供数据支持。 当谈到大数据分析和预测时，纽约出租车轨迹数据是一个非常有价值的资源。这些数据包含了纽约市出租车的行驶路线、时间、地点以及乘客人数、支付方式和费用等详细信息，适用于多种分析与预测任务。 该数据来源于纽约出租车管理委员会官方发布的乘车记录，并涵盖了2016年7月至2016年12月期间的数据。以CSV文件格式提供，确保了其完整性和可靠性。基于这些详细的轨迹数据，可以进行交通流量评估、乘客行为模式研究以及交通拥堵预测等工作。

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  • 纽约出租车轨迹数据分析与预测（2016年7月-2016年12月，基于大数据）
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    本研究运用大数据技术分析并预测了2016年7月至12月期间纽约市出租车的运行轨迹，为交通管理和城市规划提供数据支持。 当谈到大数据分析和预测时，纽约出租车轨迹数据是一个非常有价值的资源。这些数据包含了纽约市出租车的行驶路线、时间、地点以及乘客人数、支付方式和费用等详细信息，适用于多种分析与预测任务。 该数据来源于纽约出租车管理委员会官方发布的乘车记录，并涵盖了2016年7月至2016年12月期间的数据。以CSV文件格式提供，确保了其完整性和可靠性。基于这些详细的轨迹数据，可以进行交通流量评估、乘客行为模式研究以及交通拥堵预测等工作。
     
  • 2016年8月上海市共享单车轨迹数据一周分析
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    该文档提供了2016年8月份上海市共享单车使用情况的一周数据分析，详细记录了骑行者的出行习惯和热门区域。 我购买了上海市共享单车一周的轨迹数据（Shapefile格式），但收到的数据中的轨迹是混乱的。经过我自己对这些数据进行修复后，现在分享给大家使用。
     
  • 盖亚数据平台成都2016年8月的一周出租车数据
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    该简介提供的是盖亚数据平台于2016年8月在成都市收集并分析的一周内出租车行业相关数据的研究概要，涵盖行程、时段及地理分布等信息。 数据来源于滴滴盖亚平台，时间为2016年8月8日至14日的出租车数据，共分为5个部分，包含35个文件，文件格式为csv。
     
  • 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
    优质
    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）。
     
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
    优质
    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。
     
  • 上海地铁2016年7月1日刷卡数据
    优质
    该数据记录了2016年7月1日上海市所有地铁线路的乘客刷卡信息，包括进出站时间、地点等详细情况。 数据格式：csv，采用ANSI编码。数据时间范围为2016年7月1日。共有七个字段：卡号、日期、时间、站点名称、交通方式、费用以及是否有优惠信息。该数据集包含了公交刷卡记录，并可以通过筛选“交通方式”来获取特定的出行模式信息，其中非零数值表示出站刷卡记录，而费用为0则代表进站刷卡记录。整个数据集中大约包含700万到900万条记录。
     
  • 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。
     
  • DesignWare DW_apb_i2c 数据手册 2.01a (2016年10月)
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    《DesignWare DW_apb_i2c数据手册》版本2.01a发布于2016年10月，详述了该I2C控制器的架构、接口及配置参数等信息。 DesignWare DW_apb_i2c Databook 2.01a, October 2016
     
  • 2008年一月北京出租车GPS数据及2009年一日数据
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    该资料包含2008年1月份北京市出租车GPS轨迹数据以及2009年某一天的类似数据，可用于交通模式分析和城市规划研究。 09年的数据包含了坐标、时间、载客状态、方向角和速度等信息，可用于进行轨迹预测及出行需求分析。