Cyclistic自行车共享用户行为分析数据集-2022-shireenkayal
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享,用户行为,数据分析,会员,骑行者,市场策略,转换率,年度会员, casual riders
数据概述：
本数据集包含2022年Cyclistic自行车共享系统的历史骑行数据，涵盖年度会员和 casual riders 的骑行记录。数据集中的信息包括骑行者基本信息、骑行时间、骑行距离、起始和结束站点等关键要素。该数据集用于分析不同用户群体的骑行行为差异，为营销策略制定提供支持。
数据用途概述：
该数据集适用于自行车共享业务的市场分析、用户行为研究、骑行模式探索等多种场景。通过分析数据，可以识别年度会员和 casual riders 在骑行频率、偏好和行为上的差异。此外，数据集还可用于制定营销策略，以促进 casual riders 向年度会员的转换。
数据清理或操作说明：
1. 数据清洗：移除缺失值和异常值，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据转换：将时间戳转换为可分析的时间格式，如日期和小时。
3. 数据分类：根据用户类型（年度会员和 casual riders）对数据进行分类。
4. 数据聚合：计算每个用户类型的平均骑行时间、总骑行距离等统计指标。
5. 数据可视化：生成图表和图形，以直观展示不同用户群体的骑行行为差异。
分析总结：
通过分析历史骑行数据，发现年度会员和 casual riders 在骑行频率、偏好和行为上存在显著差异。具体而言：
1. 年度会员的平均骑行频率明显高于 casual riders。
2. 年度会员更倾向于在工作日的通勤时段骑行，而 casual riders 的骑行时间分布较为均匀。
3. 年度会员更偏好使用位于市中心的站点，而 casual riders 则更喜欢使用位于居民区的站点。
4. 年度会员的平均骑行距离更长，骑行时长也更长。
关键发现：
1. 年度会员和 casual riders 的骑行行为差异明显。
2. 年度会员更倾向于在通勤时段使用自行车进行上下班通勤。
3. 年度会员更偏好使用位于市中心的站点。
4. 年度会员的骑行距离和时长更长，显示出更高的骑行意愿和忠诚度。
推荐建议：
1. 针对 casual riders 推出优惠套餐，鼓励其转换为年度会员。
2. 在工作日的上下班高峰时段，增加市中心站点的自行车供应，满足年度会员的需求。
3. 在居民区设置更多站点，吸引 casual riders 增加骑行频率，并提供便捷的通勤选择。
