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城市出租车的GPS定位数据

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简介：
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。

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  • 城市出租车的GPS定位数据
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    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。
     
  • 四个城市的出租车数据集.zip
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    该数据集包含了四个不同城市详细的出租车行程记录，包括时间戳、地理位置和费用信息，为交通模式分析及城市规划提供有力的数据支持。 包括南京、成都、西安和北京的出租车数据集。
     
  • 成都市出租车GPS轨迹数据集(taxi.csv)
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    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）。
     
  • 上海的出租车GPS数据集
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    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。
     
  • SH出租车GPS数据15.zip
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    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
     
  • 城市公交车辆GPS定位系统的构建
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    本系统旨在通过GPS技术优化城市公共交通管理。它能够实时监控公交车位置，并提供路线规划与调度服务，提升运营效率及乘客体验。 为了确保城市公交车辆的正常运营并减少行车过程中的复杂操作以保障行车安全，本段落介绍了一种基于单片机控制的简单而有效的公交车载GPS定位系统设计。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。