纽约市共享单车骑行数据预测数据集NYCCityBikeRidingDataPrediction-zzpops11
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, 纽约市, 交通出行, 数据预测, 用户行为分析, 地理信息系统
数据概述：
该数据集包含来自纽约市的共享单车骑行数据，记录了单车租赁的详细信息，可用于分析骑行模式和预测需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但从“starttime”字段推测为2019年5月。
地理范围：数据主要涵盖纽约市范围内的共享单车租赁信息，包括起始和结束站点。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“starttime”（骑行开始时间）、“startstationid”（起始站点ID）、“startstation”（起始站点名称）、“startstationlatitude”（起始站点纬度）、“startstationlongitude”（起始站点经度）、“endstationid”（结束站点ID）、“endstation”（结束站点名称）、“endstationlatitude”（结束站点纬度）、“endstationlongitude”（结束站点经度）、“bikeid”（单车ID）、“usertype”（用户类型）、“birthyear”（出生年份）、“gender”（性别）和“Try”（可能为骑行时长或其他数值）。
数据格式：CSV格式，文件名为CityBikePred.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步结构化，但可能需要进一步清洗和预处理。
来源信息：数据来源于纽约市共享单车系统（CityBike），已进行原始数据的采集和初步整合。该数据集适用于分析骑行行为、预测单车需求、优化站点布局等。
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：适用于交通运输、城市规划、数据科学等领域的研究，如骑行行为分析、交通流量预测、用户画像构建等。
行业应用：为共享单车运营商、交通管理部门提供数据支持，特别是在需求预测、调度优化、站点规划、市场营销等方面。
决策支持：支持城市交通规划、公共交通系统优化、共享出行政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解交通出行数据分析。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的时间、空间分布规律，预测未来需求，并为城市交通管理和共享单车运营提供数据支持，帮助用户优化资源配置、提升运营效率、改善用户体验。
