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

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, 交通运输, 数据挖掘, 芝加哥, 骑行轨迹, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自芝加哥共享单车（Divvy）的骑行数据，记录了芝加哥地区的单车出行信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2020年10月到2021年9月。地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边地区。数据维度：数据集包括骑行ID, 骑行类型, 开始时间, 结束时间, 起始站点名称, 终止站点名称, 起始经纬度, 终止经纬度, 用户类型（会员/普通用户）等关键字段。数据格式：数据以CSV格式提供，每个月一个文件，文件名以“年份-月份-divvy-tripdata.csv”命名，便于按月度进行数据分析。来源信息：数据来源于芝加哥交通部门公开数据，已进行数据清洗和标准化。该数据集适合用于交通规划、出行行为分析、城市规划、市场调研和数据建模等领域。

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：适用于城市交通规划、出行行为分析、骑行需求预测等方面的学术研究，如分析不同季节、不同时段的骑行规律，探索用户出行偏好等。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，特别是在优化站点布局、提升运营效率、制定市场营销策略等方面。决策支持：支持城市交通政策制定、交通基础设施规划，以及公共交通与共享单车协同发展策略的制定。教育和培训：作为交通大数据分析、数据挖掘、地理信息系统（GIS）等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通系统。此数据集特别适合用于探索芝加哥地区共享单车的骑行模式、用户行为，以及影响骑行需求的关键因素，帮助用户实现优化资源配置、提升服务质量等目标。