NYCTaxi.me 2013年纽约市黄色出租车数据的互动式Web前端和数据分析包

2021年3月4日，纽约市民警监督小组发布了针对现任和前任NYPD官员的投诉数据。您可以在纽约市官网上找到详细的官方数据。然而，现有的数据格式使得汇总和分析变得困难。为了便于使用，我们从Microsoft Power BI抓取了数据，并将其输出为CSV格式。这些数据使用与官方UI相同的数据终端，并仅包含与官方报告相同的公共信息。如果您需要生成数据脚本，请查看有用的链接。

北京市出租车的相关数据集合，包括各地区打车难易程度分析。

压缩文件\"taxi_carryData.zip\"包含与出租车运营相关的详细数据。数据集中记录了4000多条出租车的运行状态，包括时间戳、行驶方向和载客状态。时间戳可能表示乘车时间或记录时间，方向信息涵盖了行驶路线或区域，载客状态用0和1表示。这些数据有助于分析出租车活动的热点和乘客出行习惯，同时支持出租车供需研究。

刘叔曼的研究探讨了如何改善合肥市出租车拼车服务的问题。随着城市交通需求的增加，提高拼车效率能够有效减少交通拥堵，降低出行成本。

在大连市政府和交通局的支持下，由长春凤凰惠邦科技有限责任公司承建的“大连市出租汽车远程电子识别系统”正式投入使用。该系统利用先进的RFID技术，实现了对出租车的远程识别和管理，标志着大连市在智能交通建设方面取得了阶段性成果。 该系统采用国内领先的RFID技术和软件技术，构建了集数据采集、传输、处理和应用于一体的综合平台。随着系统不断完善，读写监测点的合理部署、数据挖掘分析系统的建设以及强大的网络支持，将进一步推动大连市物联网技术在智能交通领域的应用和发展。

针对出租车ＧＰＳ数据因数据量庞大和时空信息复杂而带来的分析难题，提出了一种基于出租车ＧＰＳ大数据的道路行车可视分析方法。通过使用OpenStreetMap生成开阔道路的地图背景，运用离散和连续两种编码方式来分析道路上的车流量、行车方向和速度。具体方法包括： 离散编码：通过箭头图的方式呈现道路行车方向，利用速度区间聚类算法来优化颜色布局，提高展示的清晰度。 连续编码：使用栈图对行车情况进行显示，并应用特征点提取算法，加速图表绘制。 以杭州市出租车ＧＰＳ数据为案例，采用云计算平台分布式存储数据，并使用MapReduce来加快数据查询与处理效率。通过以上可视编码方式的分析，结果表明该方法能够准确反映杭州市的道路交通状况。

概述出租车租赁系统的管理流程，包括车辆管理（增删改）、司机管理（处理奖惩）等内容。

出租车预约系统数据库设计方案 本设计方案构建一个基于SSH（Spring + Struts + Hibernate）框架的出租车预约系统数据库。该数据库将用于存储和管理系统中的用户信息、车辆信息、订单信息等核心数据，为系统的稳定运行和高效数据处理提供保障。 主要数据实体 用户: 存储用户信息，包括乘客和司机两类用户，涵盖用户ID、用户名、密码、联系方式、地址等属性。 车辆: 存储车辆信息，包括车牌号、车型、座位数、所属公司等属性。 订单: 存储预约订单信息，包括订单ID、乘客ID、司机ID、出发地、目的地、预约时间、订单状态等属性。 数据库表关系设计 数据库表之间将采用以下关系进行设计，以确保数据的一致性和完整性： 用户与订单: 一对多关系，一个用户可以发起多个订单，一个订单只属于一个用户。 车辆与订单: 一对多关系，一辆车可以对应多个订单，一个订单只对应一辆车。 数据库设计原则 数据库设计将遵循以下原则，以确保数据库的性能和可维护性： 数据完整性: 采用主键、外键等约束保证数据的一致性和完整性。 数据冗余最小化: 避免数据冗余，提高数据存储效率。 数据安全性: 采取必要的安全措施，保护用户隐私和数据安全。 本方案为出租车预约系统数据库设计提供了基础框架，后续将根据实际需求进行详细设计和优化，以构建一个高效、稳定、安全的数据库系统。

在数据挖掘纽约市交通速度项目中，使用WEKA和GeoScriptGeoToolsJTS工具进行数据分析和多边形截断。项目目前正在进行中，实施过程可能会有所变化。文档内容可能存在不准确性。简·雅各布斯在《美国大城市在城市规划中的死亡与生活》第7章中指出，要理解城市，必须处理各种用途的混合，而不是单一使用，以维持城市的安全性、公众互动和交叉使用。这突显了城市规划中多样性的重要性。城市如何在各区域的多样用途之间达到足够的混合性，是规划过程中首要考虑的问题。城市规划中的数据挖掘分析则提供了理解和解决这一问题的新视角。