Cyclistic自行车共享用户骑行行为分析数据集-2022年1月至2023年5月
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,会员制度,休闲骑行,时间序列分析,市场营销,数据分析,SQL
数据概述：
本数据集包含Cyclistic自行车共享公司2022年1月至2023年5月期间的骑行数据，涵盖了Casual Riders（按次付费的休闲骑行用户）和Annual Members（年度会员）两种用户类型。数据来源于Cyclistic公司的一手收集，主要记录了用户骑行的时间、地点、使用的自行车类型以及用户类型等信息。
数据用途概述：
该数据集主要用于分析不同用户群体的骑行行为差异，为Cyclistic公司制定市场营销策略、优化会员制度提供数据支持。具体应用包括：
1. 分析休闲骑行用户与年度会员的骑行习惯差异，例如骑行时间、骑行频率、骑行路线等。
2. 评估不同自行车类型的受欢迎程度，为自行车配置和维护提供参考。
3. 通过分析骑行数据，识别用户偏好，优化会员权益和激励计划，吸引更多休闲骑行用户转化为年度会员。
4. 进行时间序列分析，了解用户骑行行为随时间的变化趋势。
5. 支持市场营销活动效果评估，例如分析促销活动对骑行行为的影响。
数据集字段说明：
* ride_id: 骑行ID，唯一标识每次骑行。
* rideable_type: 自行车类型，例如电动车、经典车等。
* started_at: 骑行开始时间。
* ended_at: 骑行结束时间。
* member_casual: 用户类型，casual（休闲骑行用户）或member（年度会员）。
