城市共享单车骑行数据分析数据集CitySharedBikeRideDataAnalysis-noraitayem
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时空分析, 交通出行, 数据挖掘, 城市交通, 用户行为, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥市共享单车系统（Cyclistic）的骑行数据，记录了共享单车的骑行信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2022年5月至2023年4月。
地理范围： 数据主要覆盖芝加哥市区域。
数据维度： 数据集包括 ride_id（骑行ID），rideable_type（车辆类型），started_at（骑行开始时间），ended_at（骑行结束时间），start_station_name（起始站点名称），start_station_id（起始站点ID），end_station_name（结束站点名称），end_station_id（结束站点ID），start_lat（起始纬度），start_lng（起始经度），end_lat（结束纬度），end_lng（结束经度），member_casual（用户类型，会员或普通用户）。
数据格式： CSV格式，每个月份的数据分别存储在独立的CSV文件中，如“Apr2023.csv”、“Aug2022.csv”等，方便按月度或整体进行分析。
来源信息： 数据来源于芝加哥市共享单车系统Cyclistic的公开数据，已进行标准化处理，保证数据一致性。
该数据集适合用于城市交通规划、共享单车运营优化和用户行为分析等领域。
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： 适用于交通运输、城市规划等领域的学术研究，例如骑行行为模式分析、站点间流量预测、出行时间影响因素研究等。
行业应用： 可以为共享单车运营商提供数据支持，特别是在优化车辆调度、站点布局、市场营销等方面。
决策支持： 支持城市交通管理部门进行交通规划，例如评估自行车道建设效果、优化公共交通接驳方案等。
教育和培训： 作为数据分析、数据可视化、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用真实世界的数据。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与时间、空间、用户类型之间的关系，帮助用户实现优化共享单车运营、改善城市交通环境等目标。
