芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-thucnguyen01913
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, 数据挖掘, 城市规划, 行为分析, 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2021年1月至8月期间的骑行数据，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为2021年1月至2021年8月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边地区的Divvy共享单车站点。
数据维度：数据集包括 ride_id（骑行ID）、rideable_type（单车类型）、started_at（骑行开始时间）、ended_at（骑行结束时间）、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/普通用户）等字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据分别存储在一个CSV文件中，文件名以“202101-divvy-tripdata.csv”等形式命名。数据已经过原始收集，无需额外处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析等领域的研究和应用。
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：适用于交通流量分析、城市出行模式研究、共享单车使用行为分析等学术研究。
行业应用：为城市规划部门、共享单车运营商提供数据支持，用于优化站点布局、调整车辆调度、改善用户体验。
决策支持：支持城市交通政策制定、交通基础设施规划和共享出行方案的优化。
教育和培训：作为数据科学、数据分析、交通工程等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索芝加哥市共享单车的使用规律，分析用户出行偏好，评估共享单车对城市交通的影响，并为城市可持续发展提供数据支持。
