芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-ripudamannaidu
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, 交通出行, 数据挖掘, 城市规划, 统计分析, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统2020年4月至2021年3月的骑行数据，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共享单车骑行活动。
数据维度： 数据集包括ride_id（骑行ID）、rideable_type（车辆类型）、started_at（开始时间）、ended_at（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： CSV格式，每个月份的数据存储在一个单独的CSV文件中，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。
来源信息： 数据来源于芝加哥交通部门官方公开数据，经过了原始记录。
该数据集适合用于交通出行分析、城市规划、数据挖掘和机器学习等领域。
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、共享出行、时空数据分析等领域的学术研究，如骑行行为分析、站点使用率研究、出行模式分析等。
行业应用：可以为城市规划部门、交通管理部门和共享单车运营商提供数据支持，例如优化站点布局、预测需求、改善服务质量等。
决策支持：支持城市交通规划、政策制定和共享单车运营策略的优化。
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出行。
此数据集特别适合用于探索芝加哥共享单车骑行行为的规律与趋势，帮助用户实现对城市交通系统的深入理解和优化。
