芝加哥共享单车骑行数据ChicagoSharedBikeTripData-ztemqnoj
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通出行, 时空分析, 用户行为, 芝加哥, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统提供的骑行数据，记录了芝加哥地区的共享单车出行信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2021年4月至2022年4月，涵盖了超过一年的骑行数据。
地理范围： 数据覆盖芝加哥市，包括共享单车的起止站点地理位置信息。
数据维度： 数据集包括ride_id(骑行ID)，rideable_type(车辆类型)，started_at(骑行开始时间)，ended_at(骑行结束时间)，start_station_name(开始站点名称)，start_station_id(开始站点ID)，end_station_name(结束站点名称)，end_station_id(结束站点ID)，start_lat(开始纬度)，start_lng(开始经度)，end_lat(结束纬度)，end_lng(结束经度)，member_casual(用户类型，会员或普通用户)。
数据格式： 数据以CSV格式提供，每个月的数据存储在一个独立的CSV文件中，方便按月度进行分析。
来源信息： 数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统，已进行标准化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于交通运输规划、城市规划、用户行为分析和共享单车运营优化等方面的研究。
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： 适用于交通出行、城市规划、用户行为分析等领域的学术研究，例如骑行行为模式分析、站点间流量分析、不同用户群体出行特征分析等。
行业应用： 可以为共享单车运营公司、城市交通规划部门提供数据支持，尤其是在优化站点布局、预测需求、制定市场营销策略等方面。
决策支持： 支持城市交通规划部门进行交通流量分析、拥堵缓解策略制定，以及共享单车系统运营方进行运营效率提升。
教育和培训： 作为城市交通、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，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芝加哥共享单车骑行行为的规律与趋势，帮助用户实现优化决策、提升运营效率、改善城市交通环境等目标。
