纽约市小时分组与起讫点共享单车数据集NewYorkCityHourlyGroupedandOrigin-DestinationCitiBikeDataset-itokoichi
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车，数据分析，时间序列，交通规划，机器学习，城市交通，出行行为，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自纽约市Citi Bike共享单车系统的数据，记录了按小时分组和起讫点（Origin-Destination，O-D）统计的共享单车使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2022年，覆盖了Citi Bike系统运营的大部分时间。
地理范围：数据涵盖了纽约市的主要区域，包括曼哈顿，布鲁克林，皇后区等，覆盖了Citi Bike服务的主要站点。
数据维度：数据集包括每小时的车次数量，站点信息，骑行时长，用户类型（如会员，非会员），骑行方向（起讫点）等变量。数据按小时和起讫点进行分组统计，便于分析不同时间段和路线的使用情况。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市运输部门（NYC Department of Transportation）和Citi Bike系统的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市交通规划，出行行为研究，时间序列分析和机器学习模型训练等领域，特别是在共享单车需求预测，站点优化和交通管理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：适用于共享单车使用模式，出行行为分析，交通需求预测等研究，如不同时间段的骑行热度分析，起讫点路线偏好研究等。
行业应用：可以为城市交通管理部门，共享单车运营商提供数据支持，特别是在站点布局优化，需求预测和运营策略制定方面。
决策支持：支持共享单车系统的运营管理和城市交通规划，帮助制定更科学的站点设置，调度策略和推广政策。
教育和培训：作为城市交通规划，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解共享单车数据分析，出行行为建模及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索纽约市共享单车使用的时空规律与出行行为特征，帮助用户实现共享单车需求预测，站点优化和交通管理策略优化，为城市交通规划和共享单车运营提供数据支持。
