自行车骑行数据与谷歌数据分析July2022-June2023数据集CyclistGoogleDataAnalyticsDataset-bharatramv
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车骑行，数据分析，谷歌数据，时间序列，机器学习，交通研究，城市规划，运动健康
数据概述： 该数据集包含来自谷歌数据分析平台的相关自行车骑行数据，记录了2022年7月至2023年6月期间自行车骑行的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年7月到2023年6月。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的自行车骑行数据，主要为城市道路和自行车道的骑行情况。
数据维度：数据集包括骑行时间、骑行距离、骑行速度、路线、天气条件、骑行设备等变量。还包括骑行数据的地理坐标和用户行为信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于谷歌数据分析平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通研究、城市规划、运动健康等领域的研究和应用，特别是在自行车骑行行为分析、交通流量预测及骑行路线优化等技术任务中具有重要价值。
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：适用于自行车骑行行为、交通流量预测等学术研究，如骑行习惯分析、交通流量模式研究等。
行业应用：可以为城市规划部门、交通管理部门等提供数据支持，特别是在自行车道规划、交通流量管理等方面。
决策支持：支持自行车骑行数据的分析与应用，帮助相关部门制定科学的交通管理策略和城市规划方案。
教育和培训：作为交通工程、城市规划及运动健康课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自行车骑行数据分析及相关技术方法。
此数据集特别适合用于探索自行车骑行的行为模式与趋势，帮助用户实现交通流量预测、骑行路线优化等目标，为城市规划和交通管理提供数据支持。
