谷歌数据分析案例研究-2021年芝加哥Divvy自行车租赁数据分析集
数据来源：互联网公开数据
标签：谷歌数据分析,自行车租赁,Divvy,Chicago,2021,数据清洗,数据探索,数据可视化,R语言,Tidyverse
数据概述：
本数据集包含2021年1月至12月期间芝加哥Divvy自行车租赁服务的详细出行记录。数据集涵盖了用户每次骑行的出发时间、结束时间、出发站点、结束站点、骑行时长、用户类型（会员或游客）等关键信息，总计约150万条骑行记录。该数据集原始文件因体积过大（超过1GB），不适合直接在Google Sheets中上传和编辑，因此选择使用RStudio进行数据分析。
数据包含的主要字段如下：
- trip_id: 本次骑行的唯一标识符
- started_at: 骑行开始时间
- ended_at: 骑行结束时间
- start_station_name: 出发站点名称
- end_station_name: 结束站点名称
- start_station_id: 出发站点编号
- end_station_id: 结束站点编号
- start_lat: 出发站点纬度
- start_lng: 出发站点经度
- end_lat: 结束站点纬度
- end_lng: 结束站点经度
- member_casual: 用户类型（member表示会员，casual表示游客）
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括但不限于自行车租赁模式研究、用户行为分析、站点利用率评估、城市交通规划等。研究人员可以利用此数据了解芝加哥市民和游客的骑行习惯，评估Divvy服务的市场表现；城市规划者可以参考数据优化自行车道布局，提升城市交通效率。此外，数据集也适合用于数据分析和可视化技术的教学与培训，帮助学习者掌握数据处理和图表制作的技能。
