芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-agostinagranja
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 城市交通, 交通分析, 租赁服务, 时空数据, 数据挖掘, 用户行为
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9月至2021年10月期间的骑行数据，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：数据记录的时间范围从2020年9月到2021年10月。
地理范围：数据主要涵盖芝加哥市的共享单车骑行记录。
数据维度：数据集包括骑行ID、单车类型、骑行开始时间、骑行结束时间、起始站点名称、起始站点ID、结束站点名称、结束站点ID、起始经纬度、结束经纬度、用户类型（会员/普通用户）等关键字段。
数据格式：CSV格式，每个月一个文件，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”，便于按月度进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统官方发布的公开数据，已进行基本的数据整理，方便用户直接进行分析。
该数据集适合用于城市交通规划、共享单车使用模式研究、用户行为分析等领域。
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：适用于城市交通规划、共享单车使用模式研究、用户行为分析等学术研究，如骑行时长分析、站点热度分析、用户出行轨迹分析等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在优化站点布局、调整车辆调度、制定营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、优化交通基础设施建设、评估共享单车对城市交通的影响。
教育和培训：作为交通大数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解城市交通问题。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的规律与趋势，例如高峰时段、热门线路、用户骑行习惯等，从而帮助用户优化决策、提升运营效率、改善用户体验。
