芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeTripData-milesnezhad
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, 数据挖掘, 城市交通, 用户行为, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统的大量骑行数据，记录了用户的骑行轨迹、起止站点、骑行时间、骑行类型等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年3月至2022年7月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车服务区域。
数据维度：数据集包括ride_id（骑行ID）, rideable_type（车辆类型）, 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：会员或普通用户）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，文件命名规则为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车官方公开数据，经过整理和汇集，便于分析。
该数据集适合用于城市交通规划、用户行为分析、共享单车运营优化等领域的研究。
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、共享出行、时空数据分析等领域的学术研究，如骑行行为模式分析、站点间流量预测、用户出行特征研究等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，特别是在车辆调度优化、站点规划、用户画像构建等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵缓解、公共交通系统优化等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、交通工程等课程的实践材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和出行行为。
此数据集特别适合用于探索芝加哥地区共享单车的使用规律，分析用户出行习惯，以及评估共享单车系统对城市交通的影响，帮助用户实现数据驱动的运营优化和决策支持。
