芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-kimrasgado
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, 数据分析, 芝加哥, 骑行轨迹, 用户行为
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统的大量骑行数据，记录了用户在芝加哥市内的骑行活动。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖2020年初至2023年3月。
地理范围：数据主要集中在芝加哥市区域内，提供了骑行起始和结束站点的经纬度信息。
数据维度：数据集包含 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（起始站点名称）、start_station_id（起始站点ID）、end_station_name（结束站点名称）、end_station_id（结束站点ID）、start_lat（起始纬度）、start_lng（起始经度）、end_lat（结束纬度）、end_lng（结束经度）、member_casual（用户类型，casual 为普通用户，member为会员）等关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个CSV文件对应一个特定的时间段的骑行数据，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统官方公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析、机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于交通流量分析、出行行为研究、城市交通规划等学术研究，如骑行模式分析、站点使用率研究等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在优化车辆调度、用户行为分析、市场营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化自行车道规划、改善交通拥堵状况等。
教育和培训：作为数据分析、数据可视化、交通建模等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的规律与趋势，帮助用户实现优化站点布局、预测骑行需求、提升运营效率等目标。
