芝加哥自行车骑行数据分析数据集ChicagoBikeRidingDataAnalysis-digendrasingh
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车骑行, 交通出行, 数据分析, 时空数据, 用户行为, 骑行轨迹, 气象数据, 公共交通
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，记录了骑行者的出行信息、起止站点、骑行时长以及相关的气象数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含骑行开始和结束时间，可用于分析骑行活动的时序特征。
地理范围：数据集中包含了芝加哥地区的骑行线路，涉及多个自行车站点的位置信息。
数据维度：数据集包含以下主要字段：
trip_id: 骑行ID
usertype: 用户类型（Subscriber/Customer）
gender: 性别
starttime: 骑行开始时间
stoptime: 骑行结束时间
tripduration: 骑行时长（秒）
from_station_: 起始站点名称
latitude_start: 起始站点纬度
longitude_start: 起始站点经度
dpcapacity_start: 起始站点停车位容量
to_station_: 结束站点名称
latitude_end: 结束站点纬度
longitude_end: 结束站点经度
dpcapacity_end: 结束站点停车位容量
temperature: 温度（华氏度）
visibility: 能见度（英里）
wind_speed: 风速（英里/小时）
precipitation: 降水量
events: 天气状况
数据格式：CSV格式，文件名为bikescsv，方便进行数据处理和分析。
数据来源：数据来源于芝加哥地区的自行车共享项目。
该数据集适合用于研究自行车骑行行为、交通流量模式、气象条件对骑行活动的影响等。
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、环境因素对出行影响的研究，以及时空数据分析等学术研究。
行业应用：可以为交通管理部门、共享单车公司提供数据支持，用于优化站点布局、预测骑行需求、改善用户体验等。
决策支持：支持城市规划者进行交通基础设施建设规划，辅助制定交通政策，提升城市交通效率。
教育和培训：作为数据科学、交通工程等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与天气、站点位置之间的关系，以及分析不同用户群体的骑行习惯，从而优化城市交通系统。
