芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-ashrafalnajar
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 时空数据, 交通出行, 用户行为分析, 芝加哥, 数据挖掘, 业务分析
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6月和7月的骑行数据，记录了用户骑行相关的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2021年6月和7月两个月内的骑行活动。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的共享单车骑行活动。
数据维度：数据集包含ride_id（骑行ID）、rideable_type（车辆类型）、started_at（开始时间）、ended_at（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/普通用户）等字段。
数据格式：CSV格式，分别存储在202106-divvy-tripdata.csv和202107-divvy-tripdata.csv两个文件中，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统的公开数据，经过了原始记录。
该数据集适合用于交通规划、用户行为分析、共享出行等领域的研究。
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、出行行为、时空数据分析等方面的学术研究，如骑行模式分析、站点流量预测等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在用户行为分析、站点优化、市场策略制定等方面。
决策支持：支持城市交通规划部门进行交通流量分析、基础设施建设规划，以及交通拥堵缓解策略的制定。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通出行数据。
此数据集特别适合用于探索用户骑行习惯、站点使用规律，以及季节性变化对骑行需求的影响，帮助用户实现优化运营策略、提升服务质量等目标。
