共享单车出行数据集DivvyTripData2023-axeldepauw
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车，出行数据，数据集，时间序列，交通分析，城市规划，机器学习，大数据
数据概述： 该数据集包含来自Divvy共享单车系统2023年的骑行记录数据，记录了用户在芝加哥地区的骑行活动。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年1月到2023年12月。
地理范围：数据涵盖了芝加哥地区的多个骑行站点和骑行路线。
数据维度：数据集包括骑行ID、开始时间、结束时间、起始站ID、结束站ID、起始纬度、起始经度、结束纬度、结束经度、骑行距离、骑行持续时间等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Divvy共享单车系统的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通分析、城市规划及机器学习等领域，特别是在骑行行为分析、交通流量预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于交通模式分析、城市出行行为研究，如骑行需求预测、交通流量分析等。
行业应用：可以为共享单车公司提供数据支持，特别是在需求预测、站点优化和用户行为分析方面。
决策支持：支持城市规划部门制定更好的交通政策和城市规划方案，帮助相关机构制定科学的交通管理策略。
教育和培训：作为交通工程、城市规划和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析、预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索共享单车出行的规律与趋势，帮助用户实现准确的需求预测，优化站点布局和用户骑行体验，提高城市交通效率。
