芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData2019-vickykosambiya
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, 用户行为, 交通出行, 数据挖掘, 芝加哥, 2019年
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车系统（Divvy）的骑行数据，记录了2019年全年共享单车的使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2019年全年（Q1、Q2、Q3、Q4）的骑行记录。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边区域的Divvy共享单车站点。
数据维度：数据集包括骑行起始时间、结束时间、单车ID、骑行时长、起始站点ID和名称、结束站点ID和名称、用户类型（订阅用户或散客）、性别、出生年份等关键信息。
数据格式：CSV格式，分别按季度存储，文件名为Divvy_Trips_2019_Q1.csv、Divvy_Trips_2019_Q2.csv、Divvy_Trips_2019_Q3.csv、Divvy_Trips_2019_Q4.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Divvy共享单车官方公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、用户行为分析等领域的研究与应用。
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：适用于交通流量分析、出行模式研究、用户行为分析等领域的学术研究，例如，分析不同时间段的骑行需求、用户出行习惯、站点间的流量关系等。
行业应用：可以为城市交通规划部门、共享单车运营公司提供数据支持，特别是在优化站点布局、预测骑行需求、改进运营策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通拥堵缓解、公共交通优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通系统和数据分析方法。
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，分析骑行需求的时空分布特征，以及用户行为与骑行距离、时长的关系，从而为优化城市交通和提升服务质量提供数据支持。
