芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripDataAnalysis-leetdum

芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripDataAnalysis-leetdum

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, 骑行轨迹, 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2021年1月份的骑行数据，记录了单车骑行的详细信息。主要特征如下： 时间跨度：数据记录了2021年1月份的骑行数据。 地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边地区的共享单车骑行活动。 数据维度：数据集包括骑行ID、单车类型、骑行开始时间、骑行结束时间、起始站点名称、起始站点ID、结束站点名称、结束站点ID、起始纬度、起始经度、结束纬度、结束经度、会员类型（会员/非会员）等关键字段。 数据格式：CSV格式，文件名为202101-divvy-tripdata.csv，便于数据分析和处理。 来源信息：数据来源于Divvy共享单车系统，已进行原始记录，未进行额外处理。 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。

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、出行行为分析、共享单车使用模式研究等学术研究。 行业应用：为共享单车运营商提供数据支持，例如优化站点布局、预测车辆需求、分析用户行为等。 决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、拥堵缓解策略制定等。 教育和培训：作为数据分析、城市规划、交通运输等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。 此数据集特别适合用于探索芝加哥地区共享单车骑行行为的规律，例如骑行时长、骑行路线、会员与非会员的骑行差异等，从而帮助用户进行数据驱动的决策和分析。