谷歌自行车共享数据分析数据集GoogleCyclisticCaseStudyDataset-benjamintiopan
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享，数据分析，数据集，交通研究，城市规划，机器学习，用户行为，出行模式
数据概述： 该数据集包含来自谷歌自行车共享服务（Cyclistic）的骑行数据，记录了用户在不同时间段的骑行情况。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2021年12月。
地理范围：数据涵盖了芝加哥市的多个自行车道和站点。
数据维度：数据集包括骑行者的ID、骑行开始和结束时间、起始和结束站点ID、骑行持续时间等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于谷歌自行车共享服务的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通研究、城市规划、用户行为分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在出行模式识别、骑行需求预测等方面具有重要价值。
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：适用于交通流量分析、出行模式识别等研究，如不同时间段和地点的骑行需求预测。
行业应用：可以为城市规划部门和交通管理部门提供数据支持，特别是在自行车道规划、站点布局优化等方面。
决策支持：支持自行车共享服务的运营管理和策略优化，帮助运营方制定科学的运营策略和市场推广方案。
教育和培训：作为交通工程、城市规划和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和出行模式识别。
此数据集特别适合用于探索自行车共享服务的使用规律与需求趋势，帮助用户实现骑行需求预测、站点布局优化和运营策略优化等目标，为自行车共享服务的可持续发展提供数据支持。
