芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-khanhlynne
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时空数据, 交通出行, 城市交通, 数据分析, 芝加哥, 骑行轨迹
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车（Divvy）的骑行数据，记录了2022年期间的骑行行程信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2022年全年（12个月）的骑行记录。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的共享单车骑行区域。
数据维度：包括骑行ID（ride_id）、单车类型（rideable_type）、开始时间（started_at）、结束时间（ended_at）、起始站点名称（start_station_name）、起始站点ID（start_station_id）、结束站点名称（end_station_name）、结束站点ID（end_station_id）、起始经纬度（start_lat, start_lng）、结束经纬度（end_lat, end_lng）以及用户类型（member_casual）等字段。
数据格式：CSV格式，以月份为单位组织在不同文件夹中，每个CSV文件包含当月的所有骑行记录。
数据来源：数据来源于芝加哥Divvy共享单车官方公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于城市交通、共享出行、时空数据分析等领域的研究。
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：适用于城市交通规划、共享单车使用行为分析等学术研究，例如骑行模式分析、站点间流量分析、用户出行习惯研究等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在车辆调度优化、站点布局规划、用户服务改进等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量监测、拥堵分析、公共交通系统优化等决策。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等相关课程的案例分析素材，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共享单车骑行行为的时空分布规律，分析不同用户群体的骑行特征，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而支持更智能、更可持续的城市交通管理。
