芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBicycleTripsData-sohammoitra
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 交通运输, 时空数据, 用户行为分析, 城市出行, 数据可视化, 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2019年第三季度、第四季度和2020年第一季度的骑行数据，记录了芝加哥地区共享单车的出行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年7月1日至2020年3月31日。
地理范围：数据覆盖芝加哥市及周边地区，记录了共享单车骑行的起始和结束站点位置。
数据维度：数据集包括骑行开始和结束的时间、站点名称和ID、经纬度信息、用户类型（会员/散客）、骑行时长、星期几等关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个独立的文件，分别对应不同的时间段，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥Divvy共享单车系统公开数据，已进行结构化整理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、用户行为分析和数据建模等领域的研究。
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、共享出行、用户行为等相关领域的学术研究，例如骑行模式分析、站点流量预测、出行距离与时间的关系研究等。
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，例如优化站点布局、制定定价策略、改善用户体验等。
决策支持：支持城市规划和交通政策制定，例如评估交通拥堵情况、优化交通基础设施建设等。
教育和培训：作为交通运输、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的规律，分析影响骑行选择的因素，以及评估共享单车对城市交通的影响，帮助用户优化城市交通规划和改善出行体验。
