共享单车骑行数据分析数据集BikeSharingTripData-zelmario
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, 用户行为, 数据挖掘, 交通分析, 城市出行, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统提供的骑行数据，记录了用户使用共享单车的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月至2021年4月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市的共享单车骑行活动。
数据维度：数据集包括骑行ID、单车类型、开始时间、结束时间、起始站点名称、起始站点ID、结束站点名称、结束站点ID、起始经纬度、结束经纬度以及会员类型（会员/非会员）等关键字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个单独的CSV文件中，文件以“年-月-divvy-tripdata.csv”命名，方便按月度进行分析。
来源信息：数据来源于Divvy共享单车官方公开数据，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于城市交通规划、用户行为分析、出行模式研究等领域。
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：适用于城市交通规划、交通流量分析、用户出行行为模式研究，如骑行时长分析、站点间骑行路线分析、用户出行习惯分析等。
行业应用：可以为共享单车企业提供数据支持，特别是在优化车辆调度、站点布局、市场营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵缓解、公共交通优化等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解城市交通系统。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行活动的规律与趋势，帮助用户实现优化运营策略、提升用户体验、改善城市交通环境等目标。
