芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoBikeSharingTripData-chuhengyu
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, 数据挖掘, 芝加哥, 城市交通
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2020年5月至2021年4月期间的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息，如骑行开始与结束的时间、地点、单车类型以及用户类型等。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2020年5月至2021年4月，共12个月的骑行记录。
地理范围：数据主要集中在芝加哥市及周边区域。
数据维度：数据集包含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）、day_of_week（星期几）等字段。
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，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。数据已进行清洗和整理，方便直接分析。
该数据集适用于城市交通规划、用户行为分析和共享单车系统优化等方面的研究。
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、交通规划、出行行为分析等领域的研究，如分析不同时间段的骑行量、用户出行模式、站点间的流量关系等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，用于优化车辆调度、站点布局、用户服务和市场营销策略等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，例如评估共享单车对城市交通的影响、优化交通基础设施等。
教育和培训：作为交通大数据分析、数据挖掘、数据可视化等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和用户行为。
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、用户出行习惯、以及影响骑行量的因素，从而为城市交通管理和共享单车运营提供数据支持。
