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上海市出租车GPS数据压缩包。

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简介：
上海市出租车GPS数据，将被应用于深度学习模型中，以进行预测分析。请您自行下载并解压缩获取相关数据。上海市出租车GPS数据，将被应用于深度学习模型中，以进行预测分析。请您自行下载并解压缩获取相关数据。上海市出租车GPS数据，将被应用于深度学习模型中，以进行预测分析。请您自行下载并解压缩获取相关数据。

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  • 上海出租车GPS数据（压缩文件）
    优质
    本压缩文件包含上海市区出租车行驶过程中采集的GPS轨迹数据集，适用于交通模式分析及城市出行研究。 上海市出租车的GPS数据可用于深度学习预测。详情请自行下载并解压文件。
     
  • 上海的出租车GPS数据集
    优质
    本数据集包含上海市内大量出租车行驶轨迹记录，通过GPS定位技术收集，涵盖详细的时间、位置信息，为交通分析和城市规划提供有力支持。 2007年的上海GPS出租车数据集包含以下特征：出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、瞬时速度以及载客状态。该数据集中有接近10万条记录，并且提供了一个名为LogViewer的工具，方便用户快速查看每个数据集的内容。此数据集已被本人用于学术研究，具有很高的可靠性。
     
  • 城市出租车的GPS定位数据
    优质
    本项目聚焦于分析和应用城市中出租车所采集的GPS定位数据，旨在优化交通管理、预测拥堵情况及提升出行效率。 城市出租车的GPS位置数据欢迎下载观看。
     
  • 成都市出租车GPS轨迹数据集(taxi.csv)
    优质
    本数据集包含成都市内出租车的GPS轨迹信息，记录了车辆行驶的时间、位置等详细数据，为城市交通规划和研究提供支持。 该数据集已经提前清洗完成，并且只提取了原始数据集中某一天的部分数据，去除了时间段在0点至6点之间的较少数据记录。这些数据记录了成都市部分出租车在载客时的GPS位置和时间等信息，格式为CSV文件。有关上海出租车的数据集可以参考相应的公开资源链接（此处不提供具体链接）。
     
  • 上海2007年出租车数模数据集.zip
    优质
    该数据集包含上海市2007年的出租车运营相关数据，旨在为交通规划、调度算法及城市出行模式研究提供详实的信息支持。 2007年上海GPS出租车数据集包含了7月20日的数据。这些数据包括了出租车编号、时间、经纬度坐标、夹角、瞬时速度以及载客状态等信息。我在网上无意中找到了这个资源并下载下来，现在分享给大家以供下载使用。
     
  • SH出租车GPS数据15.zip
    优质
    该数据集包含上海市区内出租车在一段时间内的GPS轨迹信息，内容详尽记录了车辆行驶的地理位置、时间等关键数据，为交通流分析及城市规划提供重要参考。 SH出租车GPS数据15.zip
     
  • 利用DataFrame解析出租车GPS数据
    优质
    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。
     
  • 上海WDPos出租车票据打印系统.exe
    优质
    上海WDPos出租车票据打印系统.exe是一款专为上海市出租车行业设计的高效票据管理软件，帮助司机便捷、准确地开具电子和纸质票据。 这款打印机支持各大城市的出租车发票打印，并可通过USB连接电脑使用。对于希望增加报销费用的人来说非常方便，因为可以随意编辑内容、调整打印参数以及更改发票样式。
     
  • 出租车数据分析：基于MapReduce和Hadoop的纽约市出租车大数据研究
    优质
    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。