芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripDataAnalysis-jeddbishop
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通运输, 时空分析, 数据分析, 用户行为, 芝加哥, 城市出行
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统（Divvy）的骑行数据，记录了用户使用共享单车的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了2020年6月至2021年5月期间的骑行记录。
地理范围：数据集中所有骑行记录均发生在芝加哥市。
数据维度：数据集包含 ride_id（骑行ID）、rideable_type（车辆类型）、started_at（骑行开始时间）、ended_at（骑行结束时间）、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）和 member_casual（用户类型，会员或普通用户）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，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”。数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于城市交通规划、共享单车使用分析、用户行为研究等。
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、共享单车使用模式分析、用户出行行为研究等领域，例如分析骑行时长、距离、热门站点和用户类型之间的关系。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，用于优化车辆调度、站点布局、用户服务，以及制定更精准的营销策略。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、交通基础设施规划和改善城市交通拥堵。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、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和共享单车运营。
此数据集特别适合用于探索城市共享单车骑行模式的规律，分析不同用户群体的骑行行为，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而优化城市出行方案。
