芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripDataAnalysis-jakemobley
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, 用户行为, 交通出行, 数据挖掘, 机器学习, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车系统（Divvy）的骑行数据，记录了用户骑行的时间、路线、用户信息等详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年10月。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的共享单车站点及骑行轨迹。
数据维度：数据集包括 trip_id（行程ID）、start_time（开始时间）、stop_time（结束时间）、bike_id（单车ID）、trip_duration（骑行时长）、from_station_id（起始站点ID）、from_station_name（起始站点名称）、to_station_id（终点站点ID）、to_station_name（终点站点名称）、user_type（用户类型）、gender（性别）、birth_year（出生年份）、from_latitude（起始纬度）、from_longitude（起始经度）、from_location（起始位置）、to_latitude（终点纬度）、to_longitude（终点经度）、to_location（终点位置）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 expanded_trip_data.csv 和 merged_trip_data.csv，方便数据处理和分析。
数据来源于芝加哥市政府相关部门，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于交通出行研究、用户行为分析和共享单车系统优化等领域。
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、用户出行习惯分析、时空数据挖掘等学术研究。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在站点布局优化、车辆调度、用户服务提升等方面。
决策支持：支持政府部门进行交通政策制定、城市规划、交通基础设施建设等决策。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解共享单车系统。
此数据集特别适合用于探索芝加哥地区共享单车骑行规律，分析用户出行特征，优化共享单车运营策略，并为未来的城市交通规划提供数据支持。
