芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-hanslionar
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, 用户行为, 数据挖掘, 城市交通, 芝加哥
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年全年（1月至12月）的骑行数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及其周边地区，记录了共享单车骑行的起点和终点。
数据维度：数据集包括骑行ID、单车类型、开始和结束时间、起止站点名称与ID、起止经纬度以及用户类型（会员/普通用户）等关键字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个独立的csv文件中，文件命名遵循“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”的格式，便于按月度进行分析。
来源信息：数据来源于Divvy共享单车官方或相关数据开放平台，数据已进行结构化整理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、用户行为分析和数据科学研究。
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、出行行为、共享经济等领域的研究，如骑行模式分析、站点使用效率评估、用户出行特征研究等。
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，用于优化车辆调度、改善站点布局、制定营销策略等。
决策支持：支持城市规划和交通政策制定，例如评估自行车基础设施的有效性、优化交通流量管理等。
教育和培训：作为数据分析、数据可视化、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用实际数据。
此数据集特别适合用于探索共享单车的使用规律、季节性变化、用户行为模式，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而帮助用户进行数据驱动的决策。
