芝加哥自行车共享出行数据分析数据集ChicagoBikeSharingTripData-felipemardones
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享, 出行数据, 交通分析, 时空数据, 骑行轨迹, 用户行为, 数据挖掘, 芝加哥
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥自行车共享系统Divvy的出行数据，记录了用户骑行活动的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年6月至2023年5月，涵盖了超过一年的骑行数据。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的自行车共享站点和骑行轨迹。
数据维度：数据集包括 ride_id（骑行ID）、rideable_type（骑行车辆类型）、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）和member_casual（用户类型，会员或普通用户）等字段。
数据格式：CSV格式，每个月份的数据存储在一个单独的CSV文件中，文件名格式为“YYYYMM-divvy-tripdata.csv”或“YYYYMM-divvy-publictripdata.csv”。
来源信息：数据来源于Divvy自行车共享系统官方发布，原始数据已进行时间戳格式和地理位置信息的标准化。
该数据集适合用于交通流量分析、用户行为研究、站点规划和骑行路线优化等领域。
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、出行行为分析、共享单车运营优化等方面的学术研究，如骑行时间分析、路线选择偏好分析等。
行业应用：可以为城市交通管理部门、自行车共享运营商等提供数据支持，尤其是在站点布局优化、车辆调度、市场营销等方面。
决策支持：支持城市交通规划决策、共享单车运营策略制定，以及相关政策的制定和评估。
教育和培训：作为交通大数据分析、城市规划、地理信息系统（GIS）等课程的实践案例，帮助学生和研究人员熟悉数据处理和分析方法。
此数据集特别适合用于探索芝加哥市自行车共享出行模式的规律与趋势，帮助用户实现优化运营、提升用户体验等目标。
