芝加哥自行车骑行数据分析数据集ChicagoCyclistRideDataAnalysis-shrivastava123
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车骑行, 交通出行, 时序分析, 用户行为, 骑行轨迹, 数据挖掘, 城市交通, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥地区的自行车骑行数据，记录了2017年全年各个季度（Q1-Q4）的骑行行程信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2017年1月1日至2017年12月31日。
地理范围：数据覆盖芝加哥市内的自行车骑行活动。
数据维度：数据集包括骑行ID、开始时间、结束时间、骑行时长、星期几、自行车ID、骑行总时长、起始站点ID、起始站点名称、结束站点ID、结束站点名称、用户类型、性别和出生年份等字段。
数据格式：CSV格式，每个季度的数据分别存储在Cyclist_2017_Q1(copy).csv、Cyclist_2017_Q2(copy).csv、Cyclist_2017_Q3(copy).csv和Cyclist_2017_Q4(copy).csv文件中，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的交通运输或城市规划部门，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于交通流量分析、用户行为研究、骑行模式识别等领域。
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、公共交通系统优化、用户出行行为研究等学术研究，如骑行需求预测、站点间流量分析等。
行业应用：可以为共享单车公司、城市交通管理部门提供数据支持，尤其是在优化站点布局、提升运营效率、制定营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，优化城市交通网络，提升居民出行体验。
教育和培训：作为数据分析、交通工程、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和用户行为。
此数据集特别适合用于探索骑行行为的时空分布规律，分析影响骑行需求的因素，并支持对城市自行车交通系统的优化和改进。
