芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripDataAnalysis-chatonmignon
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, 数据挖掘, 城市交通, 芝加哥, 骑行时长
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥 Divvy 共享单车系统，记录了用户骑行活动的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为 2021 年 12 月至 2022 年 12 月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的 Divvy 共享单车站点。
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 2021-12-divvy-tripdata.csv。数据已进行标准化处理，方便数据分析与处理。
该数据集适合用于城市交通规划、共享单车运营优化、骑行行为分析等领域。
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、城市规划等领域的学术研究，如骑行行为模式分析、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，特别是在车辆调度、站点布局优化、用户服务改进等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，用于评估交通拥堵、改善交通基础设施建设。
教育和培训：作为数据科学、交通工程等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通系统。
此数据集特别适合用于探索用户骑行习惯、分析骑行时长与距离的关系，以及评估共享单车系统对城市交通的影响，从而优化城市交通规划和共享单车运营策略。
