芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoBikeSharingTripData-francefurtado
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 城市交通, 时空分析, 数据挖掘, 骑行时长, 骑行距离, 用户行为
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车系统（如Divvy）的骑行数据，记录了用户在芝加哥市内的骑行活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录始于2022年4月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的骑行活动，包括起始站点、结束站点及经纬度信息。
数据维度：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，会员或普通用户），trip_duration_min（骑行时长，分钟），trip_start（骑行开始小时），trip_dayofweek（星期几），trip_month（月份），trip_quarter（季度），distance_km（骑行距离，公里）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bquxjob_37b49745_189e5f42ca2.csv，便于数据分析和可视化处理。
来源信息：数据来源于芝加哥市政府或共享单车运营方公开的数据，已进行标准化处理，保证数据质量。
该数据集适合用于城市交通研究、用户行为分析和共享出行平台的优化。
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、交通流量分析、用户出行行为分析等领域的研究，如骑行路线分析、站点使用效率评估等。
行业应用：为共享单车运营企业、城市规划部门提供数据支持，尤其在优化车辆调度、站点设置、市场营销等方面具备实用价值。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如交通基础设施规划、交通拥堵缓解策略等。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解和掌握数据分析、可视化等技能。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与时间和空间的关系，分析不同用户群体的骑行偏好，帮助用户实现优化单车运营、提升城市交通效率等目标。
