芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData2021-lindaannang
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时空分析, 交通运输, 城市规划, 数据可视化, 机器学习, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车系统（Divvy）的骑行数据，记录了2021年期间的骑行活动。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了2021年全年（12个月）的骑行数据。
地理范围： 数据覆盖芝加哥市内的共享单车骑行活动。
数据维度： 数据集包括骑行ID、单车类型、开始时间、结束时间、骑行时长、星期几、起始站点名称、起始站点ID、结束站点名称、结束站点ID、起始纬度、起始经度、结束纬度、结束经度、骑行距离、用户类型（会员/普通用户）等多个字段。
数据格式： CSV格式，每个月一个独立的CSV文件，文件名以"2021[月份]-divvy-tripdata.csv"命名，便于按月度进行数据分析。
来源信息： 数据来源于芝加哥共享单车系统Divvy的公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析和机器学习等领域的研究。
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： 适用于交通流量分析、骑行行为研究、站点使用效率评估、城市交通规划等学术研究。
行业应用： 可以为共享单车运营商提供数据支持，用于优化车辆调度、改进服务质量、制定市场营销策略。
决策支持： 支持城市规划部门进行交通基础设施建设规划，优化公共交通系统。
教育和培训： 作为数据分析、数据可视化、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的季节性变化、不同用户群体的骑行习惯、以及站点之间的流量模式，从而帮助用户实现优化城市交通、提升共享单车运营效率等目标。
