谷歌毕业项目自行车骑行数据集GoogleCapstoneCyclistsData-April2021toJanuary2022-atharvaj9
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车骑行，数据集，出行分析，城市规划，机器学习，交通研究，环境科学，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自谷歌毕业项目的自行车骑行数据，记录了特定区域内的自行车出行情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年4月到2022年1月。
地理范围：数据覆盖了多个城市或区域的自行车道和骑行热点，具体包括城市主要道路、公园、滨水区等。
数据维度：数据集包括骑行时间、骑行路线、骑行距离、骑行速度、天气状况、交通流量等变量。还包括骑行者的基本信息，如年龄、性别等（如适用）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于谷歌毕业项目的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市规划、交通研究、环境科学及机器学习等领域，特别是在自行车出行模式分析、骑行行为预测及交通优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于自行车出行模式、城市交通规划、环境影响的学术研究，如骑行习惯的季节性变化、不同区域骑行需求差异等。
行业应用：可以为城市规划部门、交通管理部门、共享单车企业等提供数据支持，特别是在自行车道规划、骑行设施优化、共享单车调度等方面。
决策支持：支持城市交通政策的制定和优化，帮助相关领域制定更好的交通管理策略和骑行环境改善措施。
教育和培训：作为城市规划、交通工程、环境科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解骑行行为、交通规划及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索自行车骑行的时空分布规律与骑行行为特征，帮助用户实现优化城市规划、改善骑行环境、提高交通效率等目标，为可持续交通发展提供数据支持。
