芝加哥共享单车骑行数据ChicagoSharedBikeTrips2019-2020年数据集-pvibe007
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通出行, 时空分析, 数据分析, 芝加哥, 骑行轨迹, 用户行为
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2019年第三季度、第四季度和2020年第一季度的骑行数据，记录了用户使用共享单车出行的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年7月1日至2020年3月31日。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的共享单车站点及骑行轨迹。
数据维度：数据集包含骑行ID、车辆类型、开始时间、结束时间、起始站点名称、起始站点ID、结束站点名称、结束站点ID、起始纬度、起始经度、结束纬度、结束经度、用户类型等关键字段。2019年的数据字段包含trip_id, start_time, end_time, bikeid, tripduration, from_station_id, from_station_name, to_station_id, to_station_name, usertype, gender, birthyear等字段。
数据格式：CSV格式，包含三个独立文件：Divvy_Trips_2019_Q3.csv、Divvy_Trips_2019_Q4.csv和Divvy_Trips_2020_Q1.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统官方公开数据，经过了原始数据的收集和整理。
该数据集适合用于城市交通规划、用户行为分析和共享出行模式研究。
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：适用于城市交通规划、出行需求分析、骑行行为模式研究等学术研究，如分析不同时间段的骑行热点、用户出行距离分布等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，用于优化站点布局、车辆调度、市场营销策略制定等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、拥堵缓解策略研究和公共交通系统优化。
教育和培训：作为交通数据分析、数据可视化、地理信息系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解城市交通系统。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行规律、用户出行特征，以及分析疫情对共享单车使用的影响，从而优化城市交通和共享出行服务。
