芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-ephraimcabanlit
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时空分析, 交通运输, 城市出行, 数据挖掘, 机器学习, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2020年至2021年期间的骑行数据，记录了单车骑行的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年5月至2021年12月。
地理范围：数据覆盖美国芝加哥市的共享单车服务区域。
数据维度：数据集包括骑行ID、单车类型、骑行开始时间、骑行结束时间、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、结束经度以及用户类型（会员/普通用户）等字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个独立的csv文件中，以月份命名，便于按时间序列进行分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统官方公布的骑行数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通规划、城市出行分析、共享单车使用模式研究等。
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、共享出行领域的学术研究，如骑行行为分析、站点流量预测、出行路径规划等。
行业应用：可以为共享单车企业、交通管理部门提供数据支持，特别是在优化站点布局、提升运营效率、制定市场策略等方面。
决策支持：支持城市规划和交通政策制定，辅助决策者了解城市居民的出行需求和交通拥堵状况。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、交通工程等课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解实际数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车使用模式的时空分布规律，分析用户出行习惯，优化单车调度策略，以及评估城市交通系统的效率。
