芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-namratamuralidharan

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, 用户行为, 城市交通, 芝加哥

数据概述：该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统提供的骑行数据，记录了芝加哥地区共享单车的骑行信息。主要特征如下：时间跨度：数据涵盖了2022年4月至2023年3月的骑行数据，包含多个月份的独立CSV文件。地理范围：数据主要覆盖芝加哥市及其周边地区，记录了骑行起始和结束站点的位置信息。数据维度：数据集包括 ride_id（骑行ID），rideable_type（骑行车辆类型），started_at（骑行开始时间），ended_at（骑行结束时间），start_station_name（骑行开始站点名称），start_station_id（骑行开始站点ID），end_station_name（骑行结束站点名称），end_station_id（骑行结束站点ID），start_lat（骑行开始纬度），start_lng（骑行开始经度），end_lat（骑行结束纬度），end_lng（骑行结束经度），member_casual（用户类型，会员或普通用户）等多个字段。数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件代表一个月的骑行数据，方便进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于芝加哥交通部门或Divvy共享单车官方，已进行数据整理和脱敏处理。该数据集适合用于城市交通规划、用户行为分析、共享单车运营优化等研究。

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：适用于城市交通、交通规划、出行行为等领域的学术研究，如骑行模式分析、站点使用效率评估、用户出行习惯研究等。行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，特别是在优化车辆调度、站点布局、定价策略和市场营销等方面。决策支持：支持城市交通管理部门制定交通政策，优化城市交通网络，提升交通效率。教育和培训：作为数据分析、交通规划、城市研究等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解城市交通系统。此数据集特别适合用于探索芝加哥地区共享单车的使用模式，分析骑行行为的时空分布特征，以及评估不同用户群体的骑行偏好，从而为提升城市交通效率和共享单车运营管理提供数据支持。