芝加哥自行车共享系统骑行行为与用户模式分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享，骑行数据，用户行为分析，会员模式，交通出行，市场策略
数据概述：
本数据集记录了芝加哥Divvy自行车共享系统用户在2021年期间的骑行记录，包含用户的骑行时间、地点、时长、距离等关键信息。数据集字段包括骑行ID、起始时间、结束时间、起始站信息、终点站信息、用户类型（ casual riders 或 annual members）、骑行时长、骑行距离等。数据通过地理信息系统（GIS）计算得出骑行距离，并标注了骑行发生的具体时间、日期、星期几等时间维度信息。
数据用途概述：
该数据集适用于研究自行车共享用户的骑行行为模式、分析不同用户类型的使用特征差异、优化自行车共享服务运营策略等场景。研究人员可以利用此数据集进行：
1. 用户行为特征分析，识别 casual riders 和 annual members 在骑行时间、频次、距离等方面的差异
2. 骑行需求预测，分析骑行量在不同时间维度（小时、日期、季节）的变化规律
3. 用户转化策略研究，探索如何通过产品设计和服务优化将 casual riders 转化为 annual members
4. 交通出行模式研究，分析自行车共享在城市交通体系中的角色和影响
5. 运营效率评估，分析自行车和站点的使用效率，优化资源配置
数据集字段定义：
1. ride_id：骑行记录唯一标识符
2. started_at：骑行开始时间
3. ended_at：骑行结束时间
4. start_station_name：起始站名称
5. start_station_id：起始站编号
6. end_station_name：终点站名称
7. end_station_id：终点站编号
8. rideable_type：自行车类型（传统自行车、助力自行车等）
9. duration：骑行时长（秒）
10. distance：骑行距离（公里）
11. member_casual：用户类型（ casual riders 或 annual members）
12. started_on：骑行开始日期
13. ended_on：骑行结束日期
14. d_hour：骑行开始小时
15. d_day_of_week：骑行开始星期几
16. d_day：骑行开始日期中的日
17. d_month：骑行开始月份
18. d_year：骑行年份
19. ride_duration_sec：骑行时长（秒）
数据价值：
- 为自行车共享服务运营优化提供决策支持
- 支持城市交通规划和绿色出行推广策略研究
- 为会员体系设计和市场营销策略优化提供数据依据
- 为出行行为模式研究提供高质量实证数据
应用场景：
1. 市场营销策略优化
2. 产品和服务创新
3. 运营效率提升
4. 交通规划研究
5. 用户行为洞察
数据集特点：
- 全面覆盖用户骑行行为数据
- 细分用户类型特征
- 包含地理空间和时间序列信息
- 数据标注完善，便于分析处理
- 数据量大，时间跨度长，样本丰富
