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

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, 城市交通, 数据挖掘, 交通出行, 骑行轨迹, 用户行为

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，记录了用户在芝加哥地区的单车租赁和使用情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2020年5月至2021年4月。地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边区域。数据维度：数据集包括骑行ID（ride_id）、单车类型（rideable_type）、骑行开始时间（started_at）、骑行结束时间（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）、起始经纬度（start_lat, start_lng）、结束经纬度（end_lat, end_lng）以及用户类型（member_casual）等字段。数据格式：CSV格式，每个月一个文件，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。数据已进行清洗和标准化，可以直接用于分析。该数据集适合用于研究城市交通、用户出行行为、共享单车使用模式等。

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、出行需求预测等学术研究，例如分析不同时间段的骑行热点区域、用户骑行距离的分布特征等。行业应用：为共享单车运营商提供数据支持，用于优化车辆调度、站点布局、用户服务，以及进行市场分析和用户画像。决策支持：支持城市交通管理部门制定交通政策，优化交通基础设施建设，改善城市交通拥堵状况。教育和培训：作为数据科学、交通运输工程等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解数据分析方法，学习城市交通问题的解决方案。此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的时空分布规律，分析不同用户群体的骑行偏好，以及评估共享单车对城市交通的影响，从而支持更智能的城市交通管理和出行服务。