骑行数据与用户行为分析数据集CyclisticRiderData-thitsuongngo
数据来源：互联网公开数据
标签：骑行数据，用户行为，数据分析，共享单车，交通研究，城市规划，机器学习，城市交通
数据概述： 该数据集包含来自共享单车平台的骑行数据，记录了用户骑行行为及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了美国芝加哥地区的多个地点，包括城市街道、公园及商业区。
数据维度：数据集包括骑行开始时间、结束时间、骑行时长、起点位置、终点位置、用户类型（会员或非会员）、骑行距离等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于共享单车公司的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通研究、城市规划、共享单车运营管理等领域，尤其在用户行为分析、骑行模式识别及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：适用于骑行行为、共享单车使用模式及城市交通流量等研究，如骑行高峰时段分析、用户骑行习惯研究等。
行业应用：可以为共享单车公司提供数据支持，特别是在骑行需求预测、车辆调度优化及服务改进方面。
决策支持：支持城市交通规划和管理，帮助相关部门制定更合理的骑行设施布局及交通政策。
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骑行数据分析及交通流量预测技术。
此数据集特别适合用于探索骑行行为规律与城市交通趋势，帮助用户实现共享单车运营优化、交通流量管理及城市规划目标，为共享单车行业和城市交通管理提供数据支持。
