芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-arathyviswan

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, 时空数据, 芝加哥, 骑行分析, 数据可视化, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2020年8月至2021年7月期间的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2020年8月至2021年7月。地理范围：数据覆盖芝加哥市，记录了该市共享单车系统的骑行轨迹。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）以及会员类型（member_casual）等多个字段。数据格式：数据以CSV格式提供，每个月份的数据存储在一个单独的CSV文件中，文件命名方式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”，便于按月度进行分析。数据已进行标准化处理，方便用户进行后续分析。该数据集适合用于交通出行分析、城市规划、共享单车系统优化、骑行行为研究等领域。

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、数据科学等领域的学术研究，如骑行行为分析、站点流量预测、出行模式研究等。行业应用：可以为共享单车运营商、城市交通管理部门提供数据支持，尤其在优化站点布局、提升运营效率、制定交通策略等方面具备实用性。决策支持：支持城市交通规划和政策制定，帮助决策者了解城市居民的出行需求，优化城市交通资源配置。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交通出行数据分析方法。此数据集特别适合用于探索芝加哥市共享单车骑行规律，分析不同用户群体的骑行习惯，评估共享单车系统对城市交通的影响，从而实现优化决策、提升服务质量等目标。