コンテキスト タクシーがある場所から別の場所へ移動する際にどのルートを選ぶかを把握することで、なぜ一部の移動時間が他の移動時間より長くなるのかについて深い洞察を得ることができます。また、ほとんどのタクシーはGoogleマップのナビゲーションに依存しており、これがこのデータセットの利用ケースを強化しています。さらに深く調べると、交通渋滞の箇所や移動中の段階数（以下で説明）を分析し始めることができます。 ![ここに画像の説明を入力][1] 内容 私たちが見るデータには以下の列が含まれています。 - **trip_id、乗車緯度、乗車経度**（降車に関する同等のものも含む）は元のデータセットから取得されます。 - **距離**：出発地と目的地の緯度間の距離をマイルで推定します。 - **出発地アドレス**と**目的地アドレス**は直接GoogleマップAPIから取得されます。 - **パラメータ**：詳細なパラメータセットが1行に展開されています。（以下で説明） パラメータ パラメータフィールドは、JSONオブジェクトを展開した長い文字列です。最も基本的な形式では、このフィールドには空白で区切られた段階が含まれています。構文は以下の通りです。 > ステップ1:{ ... }, ステップ2:{ ... 各ステップは中間地点の存在を示します。 各ステップの波括弧の中には、そのステップの距離（フィートで測定）と出発地および目的地が記載されています。出発地と目的地は丸括弧で囲まれており、以下の形式になっています。 > ステップ1:{距離=Xフィート/マイル 出発地=(緯度, 経度) 目的地 ...}, ... 内部のパラメータを空白で分割することで、必要なすべての値を取得することができます。 謝辞 データのすべてのクレジットはGoogleマップAPIにありますが、1日のクエリ制限は2000件です。私は、その制限された量でも大きな洞察を得るのに役立つと信じています。 将来の展望 - より多くのデータ：処理される行数はわずか2000行ですが、良好な反応が得られれば、さらに多くのデータを取得できる可能性があります。もし貢献したいと思う方は、[こちら][2]のスクリプトを見て、次の2000行に対して実行してみてください。 - 運転手への指示：Google APIからのデータに運転手への指示の列を含めませんでした。なぜなら、どのようなモデルでも使用するのが複雑に思えたからです。もしこれが一般的な意見でない場合、ここに追加することができます。 [1]: http://www.thethinkingstick.com/images/2015/03/vpq.gif [2]: https://github.com/SoumitraAgarwal/taxi-driver-google-maps/blob/master/Timeline.py