芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-jnifortunato
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, 用户行为, 数据挖掘, 芝加哥, 骑行轨迹
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统提供的骑行数据，记录了2020年11月至2021年10月期间的骑行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年11月至2021年10月，涵盖了超过一年的骑行活动。
地理范围：数据主要覆盖美国芝加哥市内的共享单车骑行活动。
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）等多个字段。
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，以“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”命名，方便按月度进行数据分析。数据已进行初步清洗，但仍保留原始信息。
该数据集适合用于交通规划、用户行为分析、骑行轨迹分析、以及共享单车运营策略研究。
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：适用于城市交通规划、出行行为分析、以及时空数据挖掘等领域的研究，如骑行模式分析、站点流量预测、用户出行习惯研究等。
行业应用：为共享单车运营商提供数据支持，可用于优化车辆调度、站点布局规划、用户画像分析、以及市场营销策略制定等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、交通基础设施规划、以及交通政策制定。
教育和培训：作为数据分析、数据可视化、以及交通运输等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解共享单车运营和城市交通管理。
此数据集特别适合用于探索芝加哥共享单车骑行行为的规律与趋势，帮助用户实现优化运营效率、提升用户体验、以及支持城市交通规划等目标。
