芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBicycleTripData-leetdum
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, 芝加哥, 数据挖掘, 机器学习, 骑行轨迹
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11月份的骑行记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年11月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市的共享单车骑行活动。
数据维度：数据集包括骑行ID、车辆类型、开始时间、结束时间、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、结束经度以及用户类型（会员/普通用户）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为202111-divvy-tripdata.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥交通部门或相关数据公开平台，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于交通规划、用户行为分析、共享出行系统优化等研究。
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：适用于交通运输、城市规划等领域的学术研究，如骑行行为分析、站点使用效率评估、出行模式识别等。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，特别是在站点布局优化、车辆调度、用户画像分析等方面。
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，例如评估自行车道建设效果、优化交通基础设施配置等。
教育和培训：作为交通大数据分析、城市规划课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通出行模式。
此数据集特别适合用于探索芝加哥地区共享单车的使用规律，分析用户出行特征，以及评估共享单车系统对城市交通的影响，从而实现优化城市交通结构、提升出行效率的目标。
