美国共享单车用户行为分析数据集-2021年6月至2022年5月

美国共享单车用户行为分析数据集-2021年6月至2022年5月 数据来源：互联网公开数据 标签：共享单车,用户行为,数据分析,Cyclistic,骑行数据,会员分析,骑行频率,骑行时长,周几影响

数据概述： 本数据集包含2021年6月至2022年5月期间美国共享单车Cyclistic的骑行记录数据，涵盖了近12个月的完整数据。数据包括每次骑行的详细信息，如骑行时间、骑行时长、会员类型（临时骑行者和年费会员）等。通过数据整理和处理，生成了多个子数据集，用于进一步分析。主要数据处理步骤包括合并所有月份的骑行数据，并去除负值的骑行时长。

数据用途概述： 该数据集适用于共享单车业务策略分析、用户行为研究、会员转化率提升等多种场景。通过分析临时骑行者和年费会员之间的差异和相似性，企业可以制定更有针对性的市场推广策略，促进临时骑行者转化为年费会员。分析师和市场策略制定者可以利用这些数据了解用户偏好、优化服务体验、调整定价策略等。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者理解共享单车业务的数据驱动决策过程。数据集中的图表展示了不同会员类型在一周内骑行次数和平均骑行时长的变化趋势，为用户行为分析提供了直观的参考。