芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeTripData-russelpaulorodio
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, 用户行为, 数据挖掘, 机器学习, 公共交通
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，记录了用户在芝加哥市内的骑行活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2021年9月至2022年8月期间的骑行记录。
地理范围：数据主要集中于芝加哥市内的骑行活动。
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）、ride_length（骑行时长）、day_of_week（星期几）、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/散客）和 distance_traveled_km（骑行距离）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个CSV文件对应一个月的骑行数据，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”。数据已进行标准化处理，便于数据分析与应用。
该数据集适用于城市交通规划、用户行为分析、共享单车运营优化等研究方向。
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：适用于交通运输、城市规划等领域的学术研究，如骑行行为模式分析、站点使用效率评估、交通流量预测等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，特别是在车辆调度、站点优化、市场营销等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、改善城市交通拥堵、提升公共交通服务质量。
教育和培训：作为交通运输、数据分析等相关课程的案例数据，帮助学生和研究人员深入理解交通出行数据分析。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为的时空分布规律、用户出行特征，以及影响骑行需求的关键因素，从而帮助用户优化运营策略、提升用户体验。
