芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeTripData-shananaz
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, 用户行为, 交通出行, 数据可视化, 机器学习, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2021年1月至9月期间的骑行数据，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2021年1月至2021年9月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车骑行活动。
数据维度：数据集包括骑行ID、自行车类型、骑行开始与结束时间、起止站点名称与ID、起止经纬度、以及用户类型（会员/普通用户）等关键信息。
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，文件名以“20210X-divvy-tripdata.csv”命名，方便按月度进行分析。
来源信息：数据来源于芝加哥交通部门公开的Divvy共享单车骑行数据，经过清洗，确保了数据的完整性和一致性。
该数据集适合用于交通规划、城市出行分析、用户行为研究以及构建共享单车系统相关的数据模型。
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、出行行为、站点规划等领域的研究，例如骑行时长分析、用户出行模式分析、站点间流量分析等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，例如优化车辆调度、改善用户体验、制定市场营销策略等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、交通流量预测、以及交通基础设施建设。
教育和培训：作为数据分析、数据可视化、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解真实世界的数据应用。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的时空分布规律，分析用户骑行习惯，并为优化共享单车系统运营提供数据支持，最终实现提升用户满意度、优化资源配置等目标。
