芝加哥自行车出行数据分析数据集ChicagoBikeTripDataAnalysis-halamostafa
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车出行, 交通, 时空数据, 骑行轨迹, 芝加哥, 数据分析, 城市交通, 气象数据
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥地区的自行车出行数据，记录了芝加哥市公共自行车系统的骑行记录，并结合了天气信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但可推断为特定时期的骑行数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的自行车站点，包括起始站点和终点站的地理位置信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如 trip_id（行程编号），usertype（用户类型），gender（性别），starttime（开始时间），stoptime（结束时间），tripduration（行程时长），from_station_（起始站点），to_station_（终点站），latitude_start（起始纬度），longitude_start（起始经度），latitude_end（终点纬度），longitude_end（终点经度），temperature（温度），visibility（能见度），wind_speed（风速），precipitation（降水），events（天气事件）等。
数据格式：CSV格式，文件名为 bikes.csv，方便进行数据处理和分析。数据已进行结构化处理，便于分析。
数据来源于芝加哥市公共自行车系统，并整合了气象数据，可用于城市交通、骑行行为、天气因素等方面的研究。
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：适用于城市交通规划、骑行行为分析、时空数据分析等领域的学术研究，例如分析骑行时长、出行距离、站点间流量等，以及研究天气因素对骑行行为的影响。
行业应用：可以为城市规划部门、交通管理部门提供数据支持，例如优化自行车站点布局、改善交通拥堵状况、预测自行车出行需求等。
决策支持：支持城市交通管理部门制定相关政策，优化城市交通系统。
教育和培训：作为交通工程、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入了解城市交通系统。
此数据集特别适合用于探索自行车出行模式的规律与趋势，分析天气条件对骑行行为的影响，以及优化城市自行车交通网络。
