芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripDataAnalysis-dataanalystnidahasan
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, 芝加哥, 骑行时长, 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2023年全年的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息，包括骑行开始和结束的时间、地点、单车类型以及用户类型等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2023年1月至12月期间的骑行数据。
地理范围：数据主要覆盖芝加哥市及其周边地区。
数据维度：数据集包含 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（开始站点名称），start_station_id（开始站点ID），end_station_name（结束站点名称），end_station_id（结束站点ID），start_lat（开始纬度），start_lng（开始经度），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单独的CSV文件中，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。数据已进行初步整理，方便直接进行分析。
数据来源于芝加哥交通部门公开数据，已进行数据清洗和整合。
该数据集适合用于交通流量分析、用户行为研究、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、交通拥堵分析、共享单车使用模式研究等学术研究，例如骑行时长分析、热门站点分析、用户出行习惯分析等。
行业应用：可以为共享单车运营商、城市规划部门提供数据支持，尤其在优化站点布局、预测需求、制定运营策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量管理、改善交通拥堵状况、优化交通基础设施建设等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、交通工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的时空分布规律、用户出行模式，从而帮助优化城市交通规划，提升共享单车系统的运营效率。
