芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoBikeSharingTripDataAnalysis-joshuauduehi
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时间序列分析, 城市交通, 交通出行, 数据挖掘, 芝加哥, 骑行轨迹
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥Divvy共享单车系统在2019年第一季度和2020年第一季度的骑行数据，记录了每次骑行的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月1日至2020年3月31日，涵盖了两个季度的数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的Divvy共享单车服务区域。
数据维度：包括骑行ID、单车类型、骑行开始时间、结束时间、起始站点、结束站点、经纬度、用户类型等多个维度。部分数据集中还包含了骑行时长和星期几的衍生变量。
数据格式：CSV格式，原始数据和经过处理的数据分别存储在original_files和modified_files文件夹中，方便用户进行不同角度的数据分析。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统公开数据，原始数据和处理后的数据均已提供。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析等领域的研究和应用。
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、出行行为、共享经济等领域的学术研究，如骑行行为分析、站点使用效率评估、用户出行模式研究等。
行业应用：可以为城市交通管理部门、共享单车运营商提供数据支持，特别是在优化站点布局、预测骑行需求、改善运营策略等方面。
决策支持：支持城市交通规划和政策制定，帮助优化城市交通结构，提升交通效率和用户体验。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、交通工程等专业课程的实践素材，帮助学生理解真实世界的数据分析案例。
此数据集特别适合用于探索不同时间段、不同用户群体的骑行规律，以及分析影响骑行行为的因素，从而优化城市交通系统，提高资源利用效率。
