芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-nikhiltumbde
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时空数据, 交通分析, 城市规划, 数据挖掘, 芝加哥, 骑行轨迹
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2020年4月至2021年3月期间的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月至2021年3月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车服务区域。
数据维度：数据集包括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）、member_casual（用户类型，会员或普通用户）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，文件名以年份和月份命名，如202004-divvy-tripdata.csv。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车官方数据，已进行结构化处理，方便进行数据分析。
该数据集适合用于交通规划、城市交通研究、共享单车使用分析、骑行行为分析等领域的研究。
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、交通规划、时空数据分析等领域的学术研究，如骑行模式分析、站点流量预测、用户行为分析等。
行业应用：可以为共享单车运营公司、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在优化站点布局、调整车辆调度、提升用户体验等方面。
决策支持：支持城市交通规划、交通政策制定，以及共享单车系统的运营管理决策。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的规律、分析骑行需求的时空分布，并为城市交通规划提供数据支撑，从而优化城市交通系统。
