Cyclistic自行车共享项目骑行数据分析数据集-2022-sawandikirby
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享,骑行数据,用户行为,时间序列,出行分析,市场营销,数据分析,Google Coursera
数据概述：
本数据集包含Cyclistic自行车共享公司2022年全年骑行数据，数据来源于Google Coursera提供的公开数据集。Cyclistic是一家虚构的自行车共享公司，数据集记录了该公司用户的骑行信息，包括骑行时间、骑行距离、骑行时长、用户类型等关键字段。该数据集为分析用户骑行行为、制定市场营销策略提供了基础。
数据字段包括：
骑行ID (ride_id)： 每次骑行的唯一标识符。
骑行类型 (rideable_type)： 自行车类型，例如：经典自行车（classic_bike）、电助力自行车（electric_bike）等。
开始时间 (started_at)： 骑行开始时间。
结束时间 (ended_at)： 骑行结束时间。
开始站点 (start_station_name)： 骑行开始站点名称。
开始站点ID (start_station_id)： 骑行开始站点ID。
结束站点 (end_station_name)： 骑行结束站点名称。
结束站点ID (end_station_id)： 骑行结束站点ID。
开始站点纬度 (start_lat)： 骑行开始站点纬度。
开始站点经度 (start_lng)： 骑行开始站点经度。
结束站点纬度 (end_lat)： 骑行结束站点纬度。
结束站点经度 (end_lng)： 骑行结束站点经度。
会员类型 (member_casual)： 用户类型，包括会员（member）和普通用户（casual）。
数据用途概述：
该数据集可用于多种数据分析和商业应用场景，包括：用户行为分析：分析不同用户类型的骑行习惯、高峰时段、骑行距离等；时间序列分析：研究骑行数据在不同时间维度（例如：小时、天、月）上的变化趋势；市场营销策略：根据骑行数据制定有针对性的市场营销活动，例如：促销活动、会员优惠等；业务优化：分析站点使用情况，优化站点布局和自行车调度；数据可视化：创建可视化图表，直观展示骑行数据，辅助决策。
