芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-peteandwood
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, 数据分析, 时空分析, 芝加哥, 骑行时长, 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（Divvy Bike）的骑行数据，记录了芝加哥地区共享单车的骑行轨迹和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年10月至2021年9月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边区域，具体为Divvy共享单车系统的运营范围。
数据维度：数据集包括骑行ID（ride_id）、骑行类型（rideable_type）、开始时间（started_at）、结束时间（ended_at）、起始站点名称（start_station_name）、起始站点ID（start_station_id）、结束站点名称（end_station_name）、结束站点ID（end_station_id）、起始纬度（start_lat）、起始经度（start_lng）、结束纬度（end_lat）、结束经度（end_lng）、用户类型（member_casual）等字段。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个月份的骑行数据，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”，例如“202012-divvy-tripdata.csv”。数据已进行初步清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于分析芝加哥地区共享单车的使用情况，探索骑行模式，以及进行交通规划和城市发展研究。
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、出行行为分析等领域的学术研究，例如骑行时长分析、站点使用率分析、用户出行模式研究等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，帮助其优化车辆调度、站点布局、用户服务，进行市场营销策略分析。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵缓解、公共交通优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为交通数据分析、数据可视化、时空数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解交通系统。
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，分析骑行行为，以及评估共享单车对城市交通的影响，帮助用户实现交通优化、用户体验提升等目标。
