芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-andreamngz
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, 交通出行, 数据挖掘, 城市交通, 用户行为, 机器学习
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3月至2024年4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：数据记录了2023年3月至2024年4月的骑行数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车服务区域。
数据维度：包括骑行ID、单车类型、骑行开始时间、骑行结束时间、起始站点名称、起始站点ID、结束站点名称、结束站点ID、起始纬度、起始经度、结束纬度、结束经度以及用户类型（会员/普通用户）等关键字段。
数据格式：CSV格式，每个月为一个独立文件，文件命名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”，便于按时间序列进行分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统官方公开数据。该数据已进行结构化处理，方便用户进行数据分析。
该数据集适合用于城市交通规划、用户行为分析、骑行需求预测等领域的研究。
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、交通规划、用户行为分析等学术研究，如骑行模式分析、站点间出行流量分析、用户出行习惯研究等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，特别是在优化车辆调度、站点布局、市场营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、交通拥堵治理、共享出行政策制定。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的时空分布规律，分析用户出行偏好，从而优化交通资源配置，提升城市交通效率。
