芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoDivvyBikeSharingTripData-bryanrillstone
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通出行, 时空分析, 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共享单车系统提供的骑行数据，记录了用户在芝加哥市内的单车骑行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2020年10月至2021年9月的骑行记录。
地理范围：数据主要集中在芝加哥市及周边地区。
数据维度：数据集包含 ride_id（骑行编号）、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（起始站点名称）、start_station_id（起始站点编号）、end_station_name（结束站点名称）、end_station_id（结束站点编号）、start_lat（起始纬度）、start_lng（起始经度）、end_lat（结束纬度）、end_lng（结束经度）和member_casual（用户类型）等字段。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个月份的数据，文件命名规则为“年-月-divvy-tripdata.csv”，便于按月度进行数据分析。数据已进行标准化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、市场营销等领域的研究和分析。
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、共享单车使用行为分析、出行模式研究、站点选址优化等方面的学术研究。
行业应用：可以为共享单车运营商、城市交通管理部门提供数据支持，尤其是在用户行为分析、运营策略优化、需求预测等方面。
决策支持：支持城市交通规划决策、公共交通系统优化、自行车基础设施建设等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、交通运输等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入了解城市交通和共享出行。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与时间、地点、用户类型之间的关系，帮助用户实现骑行需求预测、站点流量分析、用户画像构建等目标。
