芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRidesData-zenildorpsouza
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, 骑行时长, 用户行为, 地理位置, 数据可视化, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥市共享单车系统（Divvy）的骑行数据，记录了用户骑行的时间、地点及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边地区，记录了共享单车骑行的起点和终点位置。
数据维度：数据集包括骑行ID、单车类型、骑行开始与结束时间、起止站点名称和ID、起止经纬度、用户类型（会员/普通用户）、骑行时长、星期几等。
数据格式：CSV格式，分为bike_rides_main_df.csv和bike_rides_raw_df.csv两个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于芝加哥市政府或相关共享单车运营方公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于骑行行为分析、用户画像研究、站点优化和城市交通规划等领域。
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：适用于交通运输、城市规划、数据科学等领域的学术研究，如骑行模式分析、出行需求预测、站点分布优化等。
行业应用：可以为共享单车公司、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在用户行为分析、运营策略制定、站点资源配置等方面。
决策支持：支持城市交通规划、公共交通系统优化和可持续交通政策的制定。
教育和培训：作为数据分析、数据可视化、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用真实世界的数据。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的规律、影响因素和时空分布特征，从而帮助用户优化共享单车系统的运营效率、提升用户体验和支持城市可持续发展。
