芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-abayomiadewale

数据来源：互联网公开数据

标签：共享单车, 骑行数据, 交通出行, 时空分析, 用户行为, 数据可视化, 芝加哥, 2022年

数据概述：该数据集包含来自芝加哥市Divvy共享单车系统在2022年全年的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录了2022年1月至12月的骑行数据。地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车站点。数据维度：包括骑行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），用户类型（member_casual），骑行时长（ride_length），以及星期几（day_of_week）等。数据格式：CSV格式，每个月一个文件，文件名以“2022MM-divvy-tripdata.csv”的格式命名，方便按月度进行数据分析。来源信息：数据来源于芝加哥市官方开放数据平台，经过了原始数据的收集和整理。该数据集适合用于交通规划、城市出行模式研究、用户行为分析等。

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、交通流量分析、共享单车使用模式研究、时空数据分析等学术研究。行业应用：可以为共享单车运营商、城市规划部门、交通管理部门提供数据支持，用于优化站点布局、调整车辆调度策略、提升用户体验等。决策支持：支持城市交通政策的制定和评估，例如，分析共享单车对城市交通拥堵的影响，评估骑行线路规划的合理性。教育和培训：作为数据分析、交通工程、城市规划等相关专业课程的实训素材，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骑行行为的季节性变化、用户出行习惯、站点间的流量关系等，从而实现优化城市交通、提升共享单车服务效率等目标。