芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-danielphi
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, 交通运输, 数据可视化, 统计分析, 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2023年的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息，包括骑行开始时间、结束时间、起止站点、骑行类型（如电动车、普通自行车）以及用户类型（会员或普通用户）等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年全年。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车站点。
数据维度：数据集包括骑行ID（ride_id）、骑行类型（rideable_type）、开始时间（started_at）、结束时间（ended_at）、开始站点名称（start_station_name）、开始站点ID（start_station_id）、结束站点名称（end_station_name）、结束站点ID（end_station_id）、开始纬度（start_lat）、开始经度（start_lng）、结束纬度（end_lat）、结束经度（end_lng）和用户类型（member_casual）等字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个单独的CSV文件中，文件名格式为“2023[月份]-divvy-tripdata.csv”，便于按月或全年进行数据分析。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于城市交通规划、共享单车运营分析、用户行为研究等领域。
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、时空数据分析等领域的学术研究，例如骑行模式分析、站点流量预测、用户出行行为研究等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，用于优化车辆调度、站点布局、定价策略，以及提升用户体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵缓解、公共交通与共享出行的整合等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、交通工程等相关课程的教学案例和实训材料。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的时空分布规律、用户出行模式，以及评估共享单车对城市交通的影响，帮助用户优化运营策略、提升城市交通效率。
