芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-ladonmoore
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, 行为分析, 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年第一季度（Q1）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1月1日至2020年3月31日。
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：数据集包含“ride_id”（骑行ID）、“rideable_type”（单车类型）、“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，会员或普通用户）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Divvy_Trips_2020_Q1.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于芝加哥交通部门公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划和出行行为分析等领域的研究。
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：适用于交通规划、城市出行模式分析等领域的学术研究，如骑行需求预测、站点流量分析、用户行为研究等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在站点布局优化、车辆调度、市场营销等方面。
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，优化城市交通网络。
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影响因素，帮助用户实现优化运营策略、提升用户体验、改善城市交通状况等目标。
