芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBicycleRideDataAnalysis-bragadeeshl
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, 数据分析, 时序分析, 地理位置, 用户行为, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统的骑行数据，记录了2023年全年（1月至12月）的骑行活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年1月1日至2023年12月31日。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车站点。
数据维度：包括骑行ID、单车类型、骑行开始时间、骑行结束时间、骑行时长、星期几、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。
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，文件名格式为“2023MM-divvy-tripdata.csv”，便于按月度进行分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统公开数据，已进行原始记录，未进行额外处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、用户行为分析以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于交通流量分析、用户出行模式研究、站点使用效率评估、城市规划等方面的学术研究。
行业应用：可以为共享单车运营公司、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在优化站点布局、预测需求、提升运营效率等方面。
决策支持：支持城市交通规划、公共交通政策制定以及共享出行服务的改进。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和用户行为。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的季节性变化、用户出行习惯，以及评估共享单车系统对城市交通的影响，帮助用户实现优化决策、提升服务质量等目标。
