芝加哥共享单车骑行数据分析数据集ChicagoSharedBikeRideDataAnalysis-elynncheng
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, 用户行为, 城市交通, 数据可视化, 机器学习, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥共享单车系统（Chicago Divvy）的骑行数据，记录了2021年期间的骑行记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年全年。
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：数据集包括骑行ID、单车类型、开始/结束时间、开始/结束站点名称与ID、开始/结束经纬度、用户类型（会员/普通用户）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data_upper2021.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于芝加哥交通部门或相关公开数据平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于城市交通分析、用户行为研究、骑行模式分析和预测建模。
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、交通流量分析、出行需求预测等领域的学术研究。
行业应用：可以为共享单车运营公司、城市交通管理部门提供数据支持，如优化站点布局、调整车辆调度策略等。
决策支持：支持城市规划和交通管理部门进行决策，优化城市交通系统，提升出行效率。
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，帮助学生理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的时空分布规律，分析不同用户群体的骑行习惯，并预测未来的骑行需求，从而优化城市交通管理和共享单车运营策略。
