芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-walidbarghout
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, 芝加哥, 数据挖掘, 城市规划, 用户行为
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，记录了每次骑行的详细信息，包括骑行开始和结束的时间、地点、单车类型以及用户类型等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年4月到2024年3月。
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：数据集包括骑行ID（ride_id）、单车类型（rideable_type）、骑行开始时间（started_at）、骑行结束时间（ended_at）、起始站点名称和ID、结束站点名称和ID、起始经纬度（start_lat, start_lng）、结束经纬度（end_lat, end_lng）、用户类型（member_casual）等多个字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个独立的CSV文件中，文件名以年份和月份命名，例如“202304-divvy-tripdata.csv”。数据已进行标准化，便于分析和处理。
该数据集适合用于交通规划、城市出行分析、用户行为研究和共享单车系统优化等领域。
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：适用于交通运输、城市规划、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，例如骑行行为分析、站点间流量预测、骑行时长与距离的关系研究等。
行业应用：可以为共享单车运营商、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在优化站点布局、调整车辆调度、制定市场营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通规划和政策制定，帮助改善城市交通拥堵、提升公共交通效率。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、统计学、城市规划等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通系统。
此数据集特别适合用于探索芝加哥共享单车骑行模式的规律与趋势，帮助用户实现优化运营、提升用户体验、支持城市可持续发展等目标。
