芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-nickalden
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, 交通出行, 数据挖掘, 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共享单车系统在2023年7月至2024年6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：数据涵盖了2023年7月至2024年6月共12个月的骑行记录。
地理范围：数据主要集中在芝加哥市及周边地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如骑行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）以及用户类型（member_casual）。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个独立的CSV文件中，文件名以“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”的格式命名，方便按月度进行分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车官方，经过整理后公开，原始数据未进行额外处理，可直接用于分析。
该数据集适合用于分析共享单车的使用模式、用户行为、站点分布、骑行时长等，也适用于交通规划和城市交通研究。
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：适用于城市交通、出行行为、共享经济等领域的研究，如骑行需求预测、站点流量分析、用户出行习惯分析等。
行业应用：可为共享单车运营商提供数据支持，用于优化车辆调度、站点布局、市场营销策略，以及提升用户服务体验。
决策支持：支持城市规划部门进行交通规划和管理，优化交通基础设施建设，缓解城市交通拥堵。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解交通出行数据分析。
此数据集特别适合用于探索芝加哥共享单车的使用规律，分析不同用户群体的出行特征，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而实现优化城市交通、提高出行效率的目标。
