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纽约市出租车费用预测数据集

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简介：
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）。

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  • 纽约市出租车费用预测数据集
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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）。
     
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
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    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。
     
  • 纽约出租车费用预测
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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
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
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    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。
     
  • 纽约市出租车行程时长-数据集
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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纽约市出租车数据集
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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。
     
  • 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。
     
  • 纽约市出租车运营大数据分析的研究论文
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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。
     
  • 纽约自行车流量预测（BikeNYC数据集）
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    本研究利用BikeNYC数据集进行纽约市自行车流量预测，旨在通过分析历史骑行数据，优化城市公共交通规划与管理。 城市人流量预测任务可以视为一个回归问题，目标是根据历史记录来预测未来一段时间内各区域的人流入出量，以辅助城市管理决策。为简化研究过程，我们将待分析的城市区域按照水平和垂直方向划分为若干个小区域。 该任务的具体要求如下： - **时间范围**：利用过去六小时的流量数据（包括进入和离开的数量）来分别预测未来一小时、两小时及四小时的人流变化。 - **数据预处理**: 数据需先进行规范化，随后参考实验4中的方法，采用滑动窗口技术对原始数据集进行采样。以此构建训练集、验证集以及测试集的比例为7：1：2。 **模型设计与优化要求包括但不限于以下几点**： - **架构复杂性**：该任务需要一个结合了卷积神经网络（如CNN和残差结构）及循环神经网络（例如RNN，LSTM或GRU等）的混合模型。 - **性能提升措施**：针对不同类型模块采用不同的归一化策略；至少使用一次Dropout技术以防止过拟合现象发生；在损失函数中加入正则化项来进一步优化学习过程；同时利用早停机制确保训练效果。 **报告要求如下**： 1. 使用表格形式列出预测的三个不同时间点（即未来的一小时、两小时和四小时）下模型的表现，包括MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均相对百分比误差），并以黑体字标出每种指标下的最佳结果。 2. 利用图表展示不同正则化参数值、Dropout丢弃比例及早停忍耐度等变量对模型性能的影响情况。 最终报告需按照此前指定的实验模板进行撰写，要求图文并茂，并插入关键高亮代码以供参考。
     
  • 纽约市出租车接送预测 - 斯坦福大学CS221课程集体期末项目
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    本项目为斯坦福大学CS221课程学生团队共同完成的期末作业，旨在开发模型预测纽约市出租车接送情况，提升城市交通管理效率。 这个存储库用于托管我们在2014年秋季为斯坦福大学CS221（人工智能）课程最终项目所使用的代码和数据。预测出租车乘客量的能力可以为城市规划者及调度员提供宝贵见解，帮助他们回答诸如如何将出租车定位在最需要的地方、确定所需调度的车辆数量以及了解乘客需求随时间的变化等问题。 我们的研究重点是在给定一小时的时间窗口内，在纽约市内的特定位置预测上车的乘客数。这一项目灵感来源于麻省理工学院2013-2014年的大数据挑战赛，该比赛同样关注波士顿地区的出租车问题。 我们把这个任务定义为一个有监督机器学习回归问题，并实施和评估了三种不同的模型：线性最小二乘回归、支持向量回归及决策树回归。有关我们的模型、特征以及结果的详细信息，请参见final_paper.pdf文档。关于如何设置本地MySQL数据库的信息，可以使用如下命令： mysql -u root CREATE DATABASE ...