芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-olgagenova
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通出行, 时空分析, 用户行为, 芝加哥, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统提供的骑行数据，记录了用户在芝加哥地区的共享单车骑行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年9月至2024年8月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边地区。
数据维度：数据集包括骑行ID、车辆类型、开始时间、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、用户类型（会员/非会员）等详细信息。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个月的骑行数据，文件名以年份月份命名，如202309-divvy-tripdata.csv。数据已进行原始收集，无需额外处理。
该数据集适合用于交通规划、用户行为分析、城市出行模式研究等领域。
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、出行行为、共享经济等领域的研究，如骑行时长分析、站点使用频率分析、用户出行路径分析等。
行业应用：可以为共享单车运营公司、交通规划部门提供数据支持，特别是在优化站点布局、提升车辆调度效率、制定营销策略等方面。
决策支持：支持城市规划者进行交通流量分析、拥堵预测，以及制定更合理的交通政策。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解城市交通系统，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索共享单车使用模式的季节性变化、用户出行习惯，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而实现优化城市交通、提升出行效率的目标。
