芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-martinlievano
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, 骑行轨迹, 用户行为, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车系统（Divvy）的骑行数据，记录了用户骑行活动的详细信息，适用于城市交通、出行模式分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年，涵盖全年骑行数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的共享单车骑行活动。
数据维度：数据集包括“ride_id”（骑行ID）、“rideable_type”（单车类型）、“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）、“member_casual”（用户类型，会员或普通用户）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含12个独立文件，每个文件代表一个月的数据，文件命名为1.csv到12.csv。数据已进行初步整理，便于直接进行分析。
数据来源于芝加哥交通部门公开数据，已进行标准化处理，方便数据分析和建模。该数据集适合用于交通规划、出行行为分析、以及共享单车运营策略研究。
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、出行行为模式分析、以及交通流量预测等方面的研究，例如分析用户骑行习惯、站点间流量、以及不同时间段的骑行需求。
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、站点设置、以及用户服务。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，例如优化自行车道建设、改进交通基础设施。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、以及机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索共享单车使用模式的规律与趋势，帮助用户进行骑行行为分析、优化资源配置、提高运营效率等。
