芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData2018-angelikialst

芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData2018-angelikialst

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, 芝加哥, 时间序列分析, 用户行为分析, 数据挖掘, 城市交通

数据概述： 该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2018年全年的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围为2018年全年，分为四个季度的数据文件。 地理范围：数据覆盖芝加哥市的共享单车站点。 数据维度：数据集包括骑行ID、起始/结束时间、单车ID、骑行时长、起始/结束站点ID和名称、用户类型、用户性别、用户出生年份等。 数据格式：CSV格式，每个季度的数据分别存储在独立的文件中，文件名分别为Divvy_Trips_2018_Q1.csv、Divvy_Trips_2018_Q2.csv、Divvy_Trips_2018_Q3.csv、Divvy_Trips_2018_Q4.csv，便于按季度或全年进行分析。数据经过清洗，字段名已标准化。 来源信息：数据来源于芝加哥交通部门或相关官方数据平台。该数据集适合用于交通规划、用户行为研究和城市交通分析。

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、用户行为分析等领域的研究，如骑行需求预测、站点流量分析、用户出行模式研究等。 行业应用：可以为共享单车运营公司、交通规划部门提供数据支持，特别是在优化站点布局、调整车辆调度、制定市场营销策略等方面。 决策支持：支持城市交通规划、共享单车系统优化、政策制定等方面的决策。 教育和培训：作为交通工程、数据科学、城市规划等专业课程的实训数据，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行为的规律，例如骑行时间、骑行距离、用户类型等因素对骑行需求的影响，以及在不同时间段和不同区域的骑行模式，从而帮助用户优化决策、提升运营效率和改善城市交通规划。