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Kaggle纽约出租车行程时长数据(New York City Taxi Trip Duration)

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简介:
Kaggle纽约出租车行程时长数据提供纽约市出租车和网约车详细的出行记录,包括出发地、目的地及行程时间等信息,旨在预测未来行程的大致持续时间。此数据集供数据分析与机器学习模型训练之用。 数据简介: - ID:每次行程的唯一标识符。 - vendor_id:提供该行程的服务商ID。 - pickup_datetime:乘客上车的时间和日期。 - dropoff_datetime:乘客下车的时间和日期。 - passenger_count:车辆中乘坐的人数(由司机输入)。 - pickup_longitude:乘客上车时的位置经度值。 - pickup_latitude:乘客上车时的位置纬度值。 - dropoff_longitude:乘客下车地点的经度坐标。 - dropoff_latitude:乘客下车位置的纬度坐标。 - store_and_fwd_flag:行程记录是否为存储转发(即该数据是直接发送还是先保存后传输)。 - trip_duration:整个行程的时间长度,以秒为单位。

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客服
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  • Kaggle(New York City Taxi Trip Duration)
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    Kaggle纽约出租车行程时长数据提供纽约市出租车和网约车详细的出行记录,包括出发地、目的地及行程时间等信息,旨在预测未来行程的大致持续时间。此数据集供数据分析与机器学习模型训练之用。 数据简介: - ID:每次行程的唯一标识符。 - vendor_id:提供该行程的服务商ID。 - pickup_datetime:乘客上车的时间和日期。 - dropoff_datetime:乘客下车的时间和日期。 - passenger_count:车辆中乘坐的人数(由司机输入)。 - pickup_longitude:乘客上车时的位置经度值。 - pickup_latitude:乘客上车时的位置纬度值。 - dropoff_longitude:乘客下车地点的经度坐标。 - dropoff_latitude:乘客下车位置的纬度坐标。 - store_and_fwd_flag:行程记录是否为存储转发(即该数据是直接发送还是先保存后传输)。 - trip_duration:整个行程的时间长度,以秒为单位。
  • 市电梯集 Elevators in New York City
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    本数据集包含了纽约市所有建筑物中电梯的相关信息,包括安装日期、位置和类型等详细内容。 《纽约市电梯数据集——揭示城市垂直交通的秘密》 在国际大都市纽约市的天际线上矗立着众多高楼大厦,而这些建筑内的电梯则承担了重要的垂直运输任务,为市民与游客提供日常出行服务。“nyc-elevators.csv”这一数据集全面记录了纽约市所有注册电梯的信息,为我们提供了深入了解城市垂直交通状况的独特视角。 该数据集中通常包含以下关键信息: 1. **电梯编号(Elevator ID)**:每个电梯都有一个唯一的标识号,用于区分不同的设备,并便于跟踪维护、检查和性能监测。 2. **建筑地址(Building Address)**:记录了每部电梯所在建筑物的详细位置,有助于研究电梯分布与城市规划的关系。 3. **楼宇高度(Building Height)**:这一数据反映了电梯服务的楼层范围,帮助分析不同高度建筑中电梯使用频率的变化情况。 4. **电梯类型(Elevator Type)**:包括乘客电梯、货运电梯等多种分类,便于了解不同类型电梯在各种环境中的应用需求和特点。 5. **制造商(Manufacturer)**:提供了关于制造品牌的详细信息,揭示了市场占有率与品牌影响力的情况。 6. **安装日期(Installation Date)**:显示了每部电梯的建造时间,有助于识别需要频繁维护或更新的老化设备,并了解新型号的技术进步情况和安全标准提升状况。 7. **年检日期(Inspection Dates)**:展示了定期检查的时间点,确保所有电梯都能正常运行并符合安全规定。 8. **违规记录(Violation Records)**:如果存在这些信息,则可以反映电梯的安全性能以及管理中存在的问题所在区域或品牌。 通过上述数据的深入分析和研究,我们可以获得以下重要见解: 1. **城市布局分析**:根据建筑地址分布情况,可揭示人口密集区及商业中心的特点。 2. **安全评估**:基于年检记录与违规记录的数据可以整体评价纽约市电梯的安全水平,并识别问题频发的区域或制造商。 3. **使用效率研究**:结合楼宇高度和电梯类型的信息分析不同环境下工作效率的表现,如高峰期与非高峰期使用的差异性等。 4. **维护策略优化**:根据安装日期及制造商信息为城市管理者制定更有效的维修计划提供依据支持。 5. **政策建议参考**:违规记录的统计结果可作为相关政策调整的重要参考资料,强化对特定区域或品牌的电梯安全监管力度。 “nyc-elevators.csv”数据集不仅是一份技术文档,更是洞察纽约市垂直交通状况、提升公众安全保障水平以及优化城市管理的有效工具。通过对其深入的数据分析工作,我们能够为纽约市的高效运作提出建设性意见,并推动城市的可持续发展进程。
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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:解析200GB
    优质
    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。
  • 费用预测
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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)。
  • 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。
  • 费用预测
    优质
    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
  • 费用预测竞赛:在Kaggle上建模预测费用
    优质
    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。
  • 分析:基于MapReduce和Hadoop的研究
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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。
  • 乘客上下地点的处理
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    本项目聚焦于分析与优化纽约市出租车乘客上下车位置的数据管理,旨在提升城市交通效率及服务质量。 纽约2013年1月出租车乘客上下车地点的GPS数据预处理工作已经完成,并按时间进行了分类处理。