芝加哥Cyclistic自行车出行数据分析数据集ChicagoCyclisticBikeTripData-leandrosilvamattos

数据来源：互联网公开数据

标签：自行车出行, 骑行数据, 芝加哥, 交通分析, 时序数据, 地理信息, 用户行为, 数据可视化

数据概述：该数据集包含来自芝加哥Cyclistic自行车共享系统在2023年的出行数据，记录了用户骑行自行车的所有行程信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2023年1月至2023年12月。地理范围：数据覆盖芝加哥市，包括骑行起始站和终点站的地理位置信息。数据维度：数据集包含多个字段，包括骑行ID（ride_id）、自行车类型（rideable_type）、骑行开始时间（started_at）、骑行结束时间（ended_at）、起始站点名称（start_station_name）、起始站点ID（start_station_id）、结束站点名称（end_station_name）、结束站点ID（end_station_id）、起始纬度（start_lat）、起始经度（start_lng）、结束纬度（end_lat）、结束经度（end_lng）以及会员类型（member_casual）。数据格式：数据以CSV格式提供，每个月份的数据存储在一个单独的csv文件中，文件命名格式为cyclistic_MM_YYYY.csv，方便按月度进行数据分析。来源信息：数据来源于Cyclistic自行车共享系统官方公开数据，已进行原始收集，无需额外处理即可用于分析。该数据集适合用于城市交通规划、骑行行为分析、用户画像研究和数据可视化。

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：适用于城市交通规划、交通拥堵分析、骑行路线优化等方面的研究，以及用户出行行为模式分析、会员与非会员骑行习惯对比等研究。行业应用：可以为共享单车行业提供数据支持，例如用于优化站点布局、车辆调度、市场营销策略制定等。决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，以及共享单车企业进行运营策略调整。教育和培训：作为数据分析、数据科学、交通工程等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和用户行为。此数据集特别适合用于探索骑行出行的时间分布、空间分布、用户行为特征，以及不同用户群体的骑行偏好，从而帮助用户实现优化运营、提升用户体验、改进城市交通规划等目标。