芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-jasonschmitz

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, 数据分析, 时空数据, 用户行为, 芝加哥, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自芝加哥 Divvy 共享单车系统在2023年1月的骑行数据，记录了单车骑行的详细信息，包括骑行时间、地点和用户类型等。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2023年1月。地理范围：数据覆盖芝加哥市区的共享单车骑行活动。数据维度：数据集包含以下关键字段：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）。数据格式：CSV格式，文件名为202301-divvy-tripdata.csv，方便数据分析与处理。来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统公开数据，经过整理后提供。该数据集适合用于交通运输研究、城市规划和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：适用于交通运输、城市规划、用户行为分析等领域的学术研究，例如骑行模式分析、站点使用效率评估、出行需求预测等。行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，帮助其优化站点布局、调整车辆调度策略，提升运营效率。决策支持：支持城市交通规划部门进行交通流量分析、拥堵缓解策略制定，以及公共交通系统优化。教育和培训：作为数据分析、机器学习、交通运输等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践数据分析方法。此数据集特别适合用于探索共享单车的使用模式、用户行为特征，以及骑行与城市地理环境之间的关系，从而帮助用户优化城市交通管理、提升共享单车服务质量。