芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-abinashkumanan
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, 芝加哥, 数据挖掘, 骑行轨迹, 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为2020年4月至2021年3月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市，包含共享单车的起始站点、结束站点以及骑行轨迹的经纬度信息。
数据维度：数据集包括骑行ID（ride_id）、骑行类型（rideable_type）、开始时间（started_at）、结束时间（ended_at）、起始站点名称和ID（start_station_name, start_station_id）、结束站点名称和ID（end_station_name, end_station_id）、起始经纬度（start_lat, start_lng）、结束经纬度（end_lat, end_lng）和用户类型（member_casual）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个月一个文件，文件名如“202004-divvy-tripdata-new.csv”，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车官方或相关数据开放平台，经过了结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、用户行为分析等领域的研究。
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、共享单车使用模式研究、用户出行行为分析等方面的学术研究，如骑行轨迹分析、站点流量预测等。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，用于优化车辆调度、站点布局、市场营销策略等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、拥堵缓解策略制定等。
教育和培训：作为数据分析、数据可视化、交通运输等相关课程的案例，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共享单车骑行行为的规律，分析不同用户群体的出行习惯，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而帮助优化城市交通规划和提高共享单车系统的运营效率。
