芝加哥自行车共享项目骑行数据分析数据集-2019年Q1和2020年Q1
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享,骑行数据,用户行为,时间序列分析,数据清洗,数据可视化,会员,休闲用户,芝加哥
数据概述：
本数据集整合了芝加哥自行车共享项目（Cyclistic）2019年第一季度和2020年第一季度的骑行数据。由于Posit R的内存限制，仅使用了这两个季度的数据。原始数据经过了清洗和整理，统一了2019年和2020年的列名，并将两个数据集合并为一个。新增了“骑行时长”（ride_length）列，用于计算会员用户和休闲用户的平均骑行时长。为了数据安全和简化分析，删除了部分不必要的列，并另存了原始未修改的数据集。
数据用途概述：
该数据集适用于用户行为分析、骑行模式研究、营销策略制定等场景。研究人员可以利用此数据分析不同用户类型的骑行习惯，例如工作日和周末的骑行频率、骑行时长差异等；市场营销团队可以根据分析结果制定更有针对性的推广活动；城市规划者可以基于数据优化自行车共享系统的运营和布局。此外，该数据集也适用于数据分析课程的教学，帮助学习者掌握数据清洗、数据分析和数据可视化等技能。
