Cyclistics骑行数据分析案例研究数据集-2023年2月至5月-markrwood
数据来源：互联网公开数据
标签：骑行数据,数据分析,案例研究,Cyclistics,数据清洗,业务分析,R项目
数据概述：
本数据集用于我的学习项目，包含2023年2月至5月期间的Cyclistics骑行数据。数据集为原始且未经清洗的状态，旨在展示我在数据清洗和分析过程中的方法和步骤。本项目是Cyclistics数据分析解决方案的结案项目，我根据自己的思路和数据集进行处理，并尝试解决实际的业务问题。由于完整数据集在我本地项目中不可用，因此我使用了13个现有数据集中的文件和4个自定义文件。该项目最初是用R Markdown编写的，并进行了调整以更好地适应此处的需求。
数据集中的数据字段包括但不限于：
- ride_id: 骑行唯一标识符
- started_at: 骑行开始时间
- ended_at: 骑行结束时间
- ride_length: 骑行持续时间
- start_station_name: 起点站名称
- end_station_name: 终点站名称
- start_lat: 起点纬度
- start_lng: 起点经度
- end_lat: 终点纬度
- end_lng: 终点经度
- member_casual: 用户类型（会员或非会员）
数据用途概述：
该数据集适用于数据分析学习和案例研究。学习者可以利用此数据集进行数据清洗、探索性数据分析、可视化和业务问题解决练习。教师可以使用此数据集进行教学，展示数据分析的完整流程。研究者可以利用该数据集探讨骑行模式、站点利用率、用户行为等主题，为Cyclistics运营决策提供支持。此外，本数据集也是展示个人数据分析能力的有效工具，适合用于项目展示和简历增强。请注意，数据集的使用需遵守以下许可协议：https://ride.divvybikes.com/data-license-agreement
