柏林共享电动滑板车地理位置与状态数据集BerlinSharedE-ScooterLocationandStatusData-stefanozakher94
数据来源：互联网公开数据
标签：电动滑板车, 共享出行, 城市交通, 地理位置, 时空数据, 柏林, 数据分析, 骑行数据
数据概述：
该数据集包含来自柏林地区共享电动滑板车的数据，记录了滑板车的位置、状态、电池电量等信息，并结合了地理空间数据，如POI（Point of Interest，兴趣点）和交通线路信息，以支持更全面的分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2021年5月。
地理范围：数据主要覆盖德国柏林市。
数据维度：
scooter_df_cleaned.csv：包含电动滑板车ID、状态（例如ACTIVE）、最后位置更新时间、最后状态改变时间、电池电量、经纬度、最大速度、区域ID（BERLIN）、车牌号、VIN码、代码、是否可租赁、物联网供应商、经纬度（四舍五入到小数点后三位）等字段。
TIER_scooter_snapshots_may.parquet：可能包含滑板车状态快照数据，使用Parquet格式存储，便于大数据处理。
berlin-neighbourhoods.geojson：包含柏林各个社区的地理信息，使用GeoJSON格式。
gis_osm_pois_a_free_1.shp、gis_osm_pois_a_free_1.shx：包含地理兴趣点（POI）的Shapefile格式数据。
gis_osm_transport_free_1.shp、gis_osm_transport_free_1.shx：包含交通线路的Shapefile格式数据。
数据格式：数据以CSV、Parquet、GeoJSON和Shapefile等多种格式提供，方便进行不同类型的分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开的共享电动滑板车平台或其他相关渠道，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于城市交通规划、共享出行行为分析、地理空间数据分析以及城市环境研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于城市交通、共享出行、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，如电动滑板车使用模式分析、出行需求预测、交通拥堵评估等。
行业应用：可以为共享电动滑板车运营商、城市规划部门提供数据支持，用于优化车辆调度、改善基础设施、制定交通政策等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、拥堵治理、共享出行政策制定等决策。
教育和培训：作为GIS、数据分析、城市规划等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和空间数据分析。
此数据集特别适合用于探索共享电动滑板车的使用规律、分析其对城市交通的影响、并支持对城市交通系统的优化和改进。
