芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-sajibmannan
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, 城市交通, 数据可视化, 机器学习, 交通规划
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2020年4月的骑行数据，记录了单车骑行的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2020年4月期间的骑行数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车站点及骑行轨迹。
数据维度：包括骑行ID, 骑行类型, 开始时间, 结束时间, 骑行时长, 星期几, 起始站点名称及ID, 结束站点名称及ID, 起始经纬度, 结束经纬度, 用户类型（会员/非会员）等。
数据格式：CSV格式，文件名为202004-divvy-tripdata_CSV-Original.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统官方发布，原始数据未经修改。
该数据集适合用于城市交通规划、用户行为分析、骑行模式研究和数据可视化等领域。
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、交通规划、共享出行等领域的研究，例如分析骑行高峰、骑行线路、用户行为模式。
行业应用：可以为共享单车企业、城市交通管理部门提供数据支持，尤其在优化站点布局、预测骑行需求、提升运营效率方面。
决策支持：支持城市交通规划和共享单车项目的决策制定，帮助优化交通资源配置，提升城市交通效率。
教育和培训：作为交通大数据分析、数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与时间、地点、用户类型的关系，帮助用户实现交通流量预测、站点优化、用户画像构建等目标。
