芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBicycleTripDataAnalysis-torrestong
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, 城市规划, 芝加哥, 骑行轨迹
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，记录了芝加哥市区的共享单车出行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月至2021年4月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市，包含骑行起始和结束站点的经纬度信息。
数据维度：数据集包含ride_id（骑行ID）、rideable_type（车辆类型）、started_at（开始时间）、ended_at（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（会员类型）等字段。
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，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”，便于按月度进行数据分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通出行分析、城市规划、用户行为研究、数据可视化等领域。
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、共享单车使用行为分析、骑行路线优化等学术研究，如用户出行模式分析、站点间流量分析。
行业应用：可以为共享单车运营企业、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在优化车辆调度、站点布局、市场营销等方面。
决策支持：支持城市交通规划、共享单车运营策略制定，以及相关政策的制定和评估。
教育和培训：作为数据分析、交通工程、城市规划等相关课程的实训材料，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共享单车骑行行为的规律，分析骑行需求的时空分布，预测骑行量，优化运营策略，促进城市交通系统的可持续发展。
