芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-juanaureliogarcia
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通分析, 时空数据, 用户行为, 城市规划, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥市共享单车系统（Divvy）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：数据涵盖从2023年7月到2024年6月的骑行记录。
地理范围：数据集中记录了芝加哥市范围内的骑行活动。
数据维度：数据集包括 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（起始站点名称）、start_station_id（起始站点ID）、end_station_name（结束站点名称）、end_station_id（结束站点ID）、start_lat（起始纬度）、start_lng（起始经度）、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：数据以CSV格式提供，每个月一个文件，文件名格式为YYYYMM-divvy-tripdata.csv。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
来源信息：数据来源于芝加哥市共享单车系统Divvy的公开数据，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、用户行为分析等领域的研究。
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：适用于交通流量分析、用户出行模式研究、站点使用效率评估等学术研究，例如，分析不同时间段的骑行需求、研究用户出行距离与时间的关系。
行业应用：可以为城市规划部门、共享单车运营公司提供数据支持，例如，优化站点布局、预测需求、制定运营策略。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划，优化交通资源配置，提高交通效率。
教育和培训：作为数据分析、数据科学、交通工程等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析方法，掌握数据处理和分析技巧。
此数据集特别适合用于探索共享单车的使用规律、用户行为模式、城市交通流量的时空分布，并支持对共享单车系统的运营优化和城市交通规划提供数据支撑。
