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NYCTaxi.me:用于分析2013年纽约市黄色出租车数据的互动Web前端与工具包

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简介:
NYCTaxi.me是一款专为分析2013年纽约市黄色出租车数据设计的交互式网页应用,提供便捷的数据探索和可视化工具。 纽约出租车公司2013年纽约市黄色出租车数据的交互式Web前端和数据分析包概述 你是否曾经遇到过这样的情况:你在纽约市的一个街区中间等待出租车,但周围没有一辆车?你想知道附近路口是否有空闲的出租车吗? NYCTaxi.me 项目旨在解决这个问题。通过分析大量的出租车票价数据(包括2013年所有黄色出租车的数据,共计约1.6亿条记录),我们可以预测在你所在位置附近的几个交叉口找到空闲出租车的可能性。 该项目使用机器学习技术对这些数据进行统计分析,并根据一天中的时间(以每15分钟为一个单位)和一周的哪一天来预测附近路口的平均等待时间。前端部分则利用Leaflet库显示地图,帮助用户直观地了解附近的出租车情况以及可能的最佳等候地点。 部署NYCTaxi.me 需要以下组件:网络服务器和用于展示交互式地图的地图瓦片服务器。

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客服
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  • NYCTaxi.me2013Web
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    NYCTaxi.me是一款专为分析2013年纽约市黄色出租车数据设计的交互式网页应用,提供便捷的数据探索和可视化工具。 纽约出租车公司2013年纽约市黄色出租车数据的交互式Web前端和数据分析包概述 你是否曾经遇到过这样的情况:你在纽约市的一个街区中间等待出租车,但周围没有一辆车?你想知道附近路口是否有空闲的出租车吗? NYCTaxi.me 项目旨在解决这个问题。通过分析大量的出租车票价数据(包括2013年所有黄色出租车的数据,共计约1.6亿条记录),我们可以预测在你所在位置附近的几个交叉口找到空闲出租车的可能性。 该项目使用机器学习技术对这些数据进行统计分析,并根据一天中的时间(以每15分钟为一个单位)和一周的哪一天来预测附近路口的平均等待时间。前端部分则利用Leaflet库显示地图,帮助用户直观地了解附近的出租车情况以及可能的最佳等候地点。 部署NYCTaxi.me 需要以下组件:网络服务器和用于展示交互式地图的地图瓦片服务器。
  • :基MapReduce和Hadoop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。
  • 预测
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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)。
  • 运营大研究论文
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    本研究论文深入分析了纽约市出租车运营的大数据,探讨了乘客出行模式、高峰时段及影响因素,为城市交通规划提供科学依据。 作为全球金融中心的纽约市(NYC)一直在其交通运输系统方面进行深入研究。自2009年起,纽约市出租车和豪华轿车委员会开始公开有关该市出租车运营的数据,这为详细分析提供了可能的机会。因此,这项研究项目利用大数据分析来探讨纽约市出租车运营的情况。本段落特别关注了天气因素(如降水、雪深及降雪)对出租车运营的影响,并使用Geopandas工具评估每个NTA地区的出租车行程分布情况,并在NYC地图上展示了这些数据的密度分布。
  • 票价预测——
    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。
  • 行程时长-
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    本数据集记录了纽约市出租车的详细行程信息,包括出发地、目的地及行驶时间等,为城市交通分析提供重要参考。 数据集基于2016年纽约市黄色出租车的出行记录数据,该数据可以在Google Cloud Platform的Big Query中获取,最初由纽约市出租车和豪华轿车委员会(TLC)发布。为了本次比赛的目的,对数据进行了采样和清理。参与者应根据个人出行的属性预测测试集中每次出行的持续时间。
  • nyc-taxi-data-insights:解200GB
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    nyc-taxi-data-insights项目专注于深入分析200GB规模的纽约市出租车出行大数据集,揭示城市交通模式和趋势。 如何使用AWS EC2 Hadoop集群处理200GB数据 存储200 GB的NYC出租车数据集,并部署Cloudera Hadoop集群以对其进行可视化。 利用Python中的Datashader绘制并可视化Hadoop大型数据集,同时展示没有使用Datashader进行可视化的效果对比。 工作流程概述: 1. 首先在AWS EC2上建立一个Hadoop集群。 2. 将NYC出租车的大量数据上传至该集群,并存储于分布式文件系统中(如HDFS)。 3. 使用Cloudera提供的工具和服务来管理Hadoop生态系统,包括但不限于YARN和Spark等组件。 使用数据着色器: 1. 安装Python库Datashader,它能够处理大规模的数据集并生成图像表示。 2. 编写脚本从存储在HDFS上的出租车数据集中提取所需信息,并利用这些信息通过Datasheder进行可视化操作。 3. 调整参数和配置选项以优化最终的视觉效果。 最终可视化: 展示使用了Datashader技术处理后的NYC出租车数据库,这将能够更高效地揭示隐藏于庞大数量级下的模式与趋势。
  • 轨迹预测(20167月-201612月,基
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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。
  • 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
  • Uber 乘
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    本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析,涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息,为城市交通规划和研究提供支持。 《解析Uber纽约市乘车数据集》 作为全球知名的共享经济代表之一,Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间,在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录,涵盖了广泛的出行信息,具有极高的学术研究价值。 数据集主要分为两个部分:一是详细的乘车记录;二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布,还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。 通过深入研究450万和1430万条乘车记录,我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如,可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异;同时分析早晚高峰期订单量的变化情况,从而评估城市交通压力,并为未来的交通规划提供依据。 此外,数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标,我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。 对于研究者而言,该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力,并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测,优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。 总之,《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况,也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析,我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。