芝加哥自行车骑行数据分析数据集ChicagoBikeRideDataAnalysis-kristinaflorio
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车骑行, 共享单车, 骑行数据, 交通分析, 数据挖掘, 芝加哥, 时空数据, 用户行为
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥自行车共享系统（Cyclistic）的骑行数据，记录了用户骑行活动的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2021年2月期间的骑行活动。
地理范围：数据集中所有骑行活动均发生于美国芝加哥市。
数据维度：包括骑行ID（ride_id）、自行车类型（rideable_type）、骑行开始时间（started_at）、骑行结束时间（ended_at）、起始站点信息（start_station_name, start_station_id, start_lat, start_lng）、结束站点信息（end_station_name, end_station_id, end_lat, end_lng）以及用户类型（member_casual）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为202102-divvy-tripdata.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Cyclistic自行车共享系统，已进行初步的结构化处理。该数据集适合用于骑行行为分析、交通流量研究以及用户行为模式探索。
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、共享单车系统运营优化、用户骑行行为分析等研究。
行业应用：可以为共享单车公司、城市交通管理部门提供数据支持，尤其是在站点布局优化、骑行线路规划、用户画像构建等方面。
决策支持：支持城市交通政策制定、共享单车运营策略调整，以及市场营销活动的精准投放。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、交通工程等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员了解真实世界的数据分析案例。
此数据集特别适合用于分析不同用户群体的骑行习惯差异、骑行高峰时段、骑行距离分布等，从而帮助用户深入理解城市交通系统的运作规律，并为优化城市交通提供数据支撑。
