芝加哥共享单车骑行数据分析-骑行行为-犯罪率与房价关联数据集-2022年-charlesbergin
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车,骑行数据,芝加哥,骑行行为,犯罪率,房价,地理空间数据,数据分析,城市规划
数据概述：
本数据集整合了2022年芝加哥地区共享单车（Cyclistic）的骑行数据，并结合了芝加哥地区的犯罪率数据和房价数据。骑行数据来源于Google Capistone项目，包含了骑行开始时间、结束时间、骑行时长、起始站点、结束站点、用户类型（会员/散客）等关键信息。犯罪率数据和房价数据来自芝加哥市政府公开的公共数据集，包含了芝加哥各社区的犯罪发生数量（按类型）和房价中位数等信息。该数据集旨在探索共享单车骑行行为与城市环境因素之间的关系。
数据用途概述：
该数据集可用于多种数据分析和研究，例如：
1. 骑行行为分析：分析不同用户类型的骑行习惯、骑行高峰时段、热门骑行路线等。
2. 环境因素关联分析：研究骑行行为与犯罪率、房价之间的关系，例如，分析高犯罪率区域的骑行活动是否受到影响，以及房价与骑行活动之间的关联。
3. 城市规划与优化：为城市交通规划、共享单车站点布局优化、社区安全改善提供数据支持。
4. 商业决策：为共享单车公司制定市场营销策略、优化服务提供、提升用户体验提供参考依据。
5. 数据可视化与展示：创建地图，展示骑行热点区域、犯罪热点区域、房价分布等，进行直观的数据展示。
