芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-anthonycofield
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通运输, 时空分析, 用户行为, 数据挖掘, 芝加哥, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统的大量骑行数据，记录了芝加哥地区共享单车的骑行轨迹、起止站点、骑行时间以及用户类型等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年7月至2021年6月。
地理范围：数据覆盖美国伊利诺伊州芝加哥市。
数据维度：数据集包括“ride_id”（骑行ID）、“rideable_type”（单车类型）、“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）和“member_casual”（用户类型，会员或普通用户）等字段。
数据格式：CSV格式，每个月一个文件，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”，方便按月度进行数据分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统公开数据。该数据集适合用于探索共享单车的使用模式、用户行为、站点之间的流量关系以及影响骑行需求的因素。
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：适用于交通运输、城市规划、数据科学等领域的学术研究，例如骑行行为分析、站点流量预测、出行模式研究等。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，特别是在优化车辆调度、用户体验提升、市场策略制定等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如改善自行车基础设施、优化交通流量、制定交通政策等。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的季节性变化、用户出行习惯、站点之间的流量关系，以及评估共享单车对城市交通系统的影响，帮助用户实现优化资源配置、提升运营效率等目标。
