芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoBikeShareTripData-nikhilsharma1212
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, 骑行轨迹, 用户行为, 数据挖掘, 交通分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥 Divvy 共享单车系统（Divvy Bike Share System）的骑行数据，记录了用户在芝加哥地区的单车骑行信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2021年8月至2022年7月。
地理范围： 数据覆盖芝加哥市及周边区域。
数据维度： 数据集包括 ride_id（骑行ID）、rideable_type（单车类型）、started_at（开始时间）、ended_at（结束时间）、start_station_name（起始站点名称）、start_station_id（起始站点ID）、end_station_name（结束站点名称）、end_station_id（结束站点ID）、start_lat（起始纬度）、start_lng（起始经度）、end_lat（结束纬度）、end_lng（结束经度）、member_casual（用户类型，会员/普通用户）等字段。
数据格式： 数据以 CSV 格式提供，每个月份的数据存储在一个独立的 CSV 文件中，文件名为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。
来源信息： 数据来源于 Divvy 共享单车官方公开数据，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于交通流量分析、用户行为研究、城市规划和数据可视化等领域。
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，如骑行模式分析、站点使用效率评估、骑行轨迹可视化等。
行业应用： 可以为城市规划、交通管理部门提供数据支持，尤其在优化自行车道规划、改善公共交通系统等方面。
决策支持： 支持城市决策者进行交通基础设施建设规划、共享单车运营策略优化和用户服务提升。
教育和培训： 作为交通数据分析、数据挖掘与可视化课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通出行数据。
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，分析用户骑行行为，以及评估共享单车系统对城市交通的影响，从而帮助优化城市交通规划和管理。
