共享单车骑行数据分析数据集BikeSharingTripDataAnalysis-ramonsalas
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时间序列分析, 用户行为分析, 骑行时长, 骑行类型, 数据可视化, 租赁分析
数据概述：
该数据集包含来自共享单车平台的用户骑行数据，记录了不同类型的共享单车骑行活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了2021年11月至2022年10月的时间范围。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为共享单车运营区域的骑行数据。
数据维度：
dfBike_summ7.csv 文件包含以下字段：
Unnamed: 0：数据记录的索引。
bike_type：共享单车类型，如classic_bike。
year_mo：骑行发生的年月。
rent_day：骑行发生的星期几。
start_24hr：骑行开始的小时段。
return_same_station：是否在同一站点还车。
rider_type：骑行用户类型，如casual（散客）或member（会员）。
min_rTime：骑行最短时长。
max_rTime：骑行最长时长。
mean_rTime：骑行平均时长。
数据格式：数据集提供CSV和XLSX两种格式，方便用户进行数据分析和处理。其中，dfBike_summ7.csv为CSV格式，记录了按月、按日、按小时汇总的骑行数据。202210_trip_data.xlsx 包含原始骑行数据。
来源信息：数据来源于共享单车平台，已进行数据聚合和初步处理。
该数据集适合用于用户行为分析、骑行时长分析、时间序列分析和租赁模式研究。
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、共享单车运营优化、用户行为模式研究等领域的学术研究。
行业应用：为共享单车公司提供数据支持，用于优化车辆调度、定价策略、市场营销和用户体验提升。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、自行车道规划和公共交通系统优化。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、交通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骑行数据分析。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与时间、天气、用户类型等因素之间的关系，帮助用户实现骑行需求预测、用户行为分析和运营策略优化等目标。
