Divvy自行车共享系统15个月骑行数据（2021年1月-2022年3月）分析报告-理解城市居民出行模式-优化公共交通系统设计-推动绿色出行-科研人员、城市规划者、交通运营商

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数据标识：D17675166552681866

发布时间：2026/01/04

Divvy自行车共享系统15个月骑行数据（2021年1月-2022年3月）分析报告

引言与背景

随着城市可持续发展理念的深入，自行车共享系统已成为现代城市交通体系的重要组成部分。Divvy作为芝加哥地区领先的自行车共享系统，其运营数据对于理解城市居民出行模式、优化公共交通系统设计以及推动绿色出行具有重要价值。本数据集包含Divvy系统从2021年1月至2022年3月期间的完整骑行记录，涵盖了超过600万条骑行数据，为科研人员、城市规划者和交通运营商提供了丰富的分析素材。

该数据集由15个CSV格式的原始数据文件组成，按月份划分，包含了每次骑行的唯一标识、自行车类型、骑行时间、起始和结束站点信息、地理位置坐标以及用户类型等详细信息。这些数据不仅可以用于分析骑行模式的时间和空间分布特征，还可以帮助识别用户行为差异、优化站点布局和运营策略，对于提升城市自行车共享系统的效率和用户体验具有重要意义。

数据基本信息

数据字段说明

| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性（缺失率） | |---------|---------|---------|---------|----------------|---------| | ride_id | 字符串 | 骑行唯一标识 | 0D139A3203274B87 | 0.00% | | rideable_type | 字符串 | 自行车类型 | classic_bike | 0.00% | | started_at | 日期时间 | 骑行开始时间 | 2021-01-01 00:02:00 | 0.00% | | ended_at | 日期时间 | 骑行结束时间 | 2021-01-01 00:08:00 | 0.00% | | start_station_name | 字符串 | 起始站点名称 | State St & 33rd St | 10.51% | | start_station_id | 字符串 | 起始站点ID | 13216 | 10.51% | | end_station_name | 字符串 | 结束站点名称 | MLK Jr Dr & 29th St | 11.51% | | end_station_id | 字符串 | 结束站点ID | TA1307000139 | 11.51% | | start_lat | 数值 | 起始位置纬度 | 41.834734 | 0.00% | | start_lng | 数值 | 起始位置经度 | -87.625813 | 0.00% | | end_lat | 数值 | 结束位置纬度 | 41.842052 | 0.08% | | end_lng | 数值 | 结束位置经度 | -87.617 | 0.08% | | member_casual | 字符串 | 用户类型（会员/非会员） | member | 0.00% |

数据分布情况

时间分布

时间段	记录数量	占比(%)	累计占比(%)
2021-01	96834	1.59	1.59
2021-02	49622	0.81	2.40
2021-03	228496	3.75	6.15
2021-04	337230	5.53	11.68
2021-05	531633	8.72	20.40
2021-06	729595	11.96	32.36
2021-07	822410	13.49	45.84
2021-08	804352	13.19	59.03
2021-09	756147	12.40	71.43
2021-10	631226	10.35	81.78
2021-11	359978	5.90	87.69
2021-12	247540	4.06	91.75
2022-01	103770	1.70	93.45
2022-02	115609	1.90	95.34
2022-03	284042	4.66	100.00

自行车类型分布

自行车类型	记录数量	占比(%)
classic_bike	4243439	69.61
electric_bike	1813778	29.77
docked_bike	3874	0.06

用户类型分布

用户类型	记录数量	占比(%)
member	4198348	68.98
casual	1862536	31.02

数据规模与类型

总记录数：6,060,884条
时间跨度：2021年1月1日至2022年3月31日（共15个月）
数据格式：CSV格式，按月份划分的15个数据文件
覆盖范围：芝加哥地区867个自行车站点
地理坐标：所有骑行记录包含精确的起始和结束地理位置信息

数据优势

优势特征	具体表现	应用价值
数据量庞大	超过600万条骑行记录，涵盖15个月完整周期	提供足够的样本量进行统计分析和模型训练，确保结果的可靠性和代表性
时间跨度完整	包含四季完整数据，涵盖不同天气和季节条件下的骑行模式	可分析季节变化对骑行行为的影响，为季节性运营策略提供依据
数据字段丰富	包含骑行时间、地点、用户类型、自行车类型等多维度信息	支持从多个角度进行交叉分析，深入理解骑行行为特征
地理位置精确	所有骑行记录包含GPS坐标信息	可进行空间分析，优化站点布局和路线规划
数据质量高	核心字段缺失率低于1%，时间和用户信息完整	确保分析结果的准确性和可信度
结构标准化	统一的CSV格式和字段命名，便于数据整合和处理	降低数据预处理成本，提高分析效率

数据样例

ride_id	rideable_type	started_at	ended_at	start_station_name	start_station_id	end_station_name	end_station_id	start_lat	start_lng	end_lat	end_lng	member_casual
0D139A3203274B87	classic_bike	2021-01-01 00:02:00	2021-01-01 00:08:00	State St & 33rd St	13216	MLK Jr Dr & 29th St	TA1307000139	41.834734	-87.625813	41.842052	-87.617	member
A3F8D895163BBB49	electric_bike	2021-01-01 00:02:00	2021-01-01 00:12:00	NaN	NaN	NaN	NaN	41.98	-87.65	41.98	-87.66	member
C7AE8E9CDB197A8E	classic_bike	2021-01-01 00:06:00	2021-01-01 00:26:00	Lakeview Ave & Fullerton Pkwy	TA1309000019	Ritchie Ct & Banks St	KA1504000134	41.925858	-87.638973	41.906866	-87.626217	member
3097EF26414C7016	classic_bike	2021-01-01 00:12:00	2021-01-01 00:12:00	Montrose Harbor	TA1308000012	Montrose Harbor	TA1308000012	41.963982	-87.638181	41.963982	-87.638181	member
938D5D1998A5470E	classic_bike	2021-01-01 00:12:00	2021-01-01 00:12:00	Montrose Harbor	TA1308000012	Montrose Harbor	TA1308000012	41.963982	-87.638181	41.963982	-87.638181	casual
2CF34B94DEDAF6D1	electric_bike	2022-03-01 00:02:00	2022-03-01 00:08:00	State St & Pearson St	TA1307000061	Ogden Ave & Chicago Ave	TA1305000020	41.89758483	-87.628755	41.89636246	-87.65406127	member
ED3DD2C7341FAF6E	classic_bike	2022-03-01 00:03:00	2022-03-01 00:14:00	Leavitt St & Addison St	KA1504000143	Southport Ave & Wellington Ave	TA1307000006	41.946655	-87.683359	41.935733	-87.663576	casual
A3B10F6CF7EF2F01	electric_bike	2022-03-01 00:03:00	2022-03-01 00:05:00	NaN	NaN	NaN	NaN	41.87	-87.69	41.87	-87.69	member
94FDE8513B6ECF91	classic_bike	2022-03-01 00:04:00	2022-03-01 00:17:00	Wells St & Hubbard St	TA1307000151	Clark St & Lincoln Ave	13179	41.889906	-87.634266	41.915689	-87.6346	member
09211C5F6ADC3A6A	electric_bike	2022-03-01 00:04:00	2022-03-01 00:17:00	NaN	NaN	DuSable Lake Shore Dr & Belmont Ave	TA1309000049	41.93	-87.64	41.940775	-87.639192	member

应用场景

城市交通规划与优化

自行车共享系统数据为城市交通规划提供了宝贵的参考依据。通过分析骑行的时间和空间分布特征，可以识别出高需求区域和时段，优化自行车站点的布局和容量配置。例如，数据显示Streeter Dr & Grand Ave是最热门的站点，每月处理数千次骑行，可以考虑增加该站点的自行车停放设施。同时，通过分析不同季节的骑行模式，可以制定季节性的资源调配策略，在夏季高峰增加车辆供应，冬季则适当减少。

用户行为分析与个性化服务

数据集包含会员和非会员用户的区分信息，可以深入分析两类用户的行为差异。研究发现，会员用户占比接近70%，且平均骑行时长较短，主要用于通勤目的；而非会员用户则更倾向于长距离骑行，可能用于休闲和旅游。基于这些发现，可以为不同类型的用户提供个性化的服务，例如为会员用户推出通勤优惠套餐，为非会员用户提供景点周边的骑行路线推荐。

交通模式研究与模型训练

大规模的骑行数据可以用于训练交通流量预测模型和优化路线规划算法。通过整合天气、时间、节假日等外部因素，可以建立骑行需求预测模型，帮助运营方提前调配资源。此外，骑行数据还可以与公共交通数据结合分析，研究自行车与地铁、公交等其他交通方式的接驳关系，优化多模式交通系统的协同运营。

可持续发展与环境影响评估

自行车共享系统作为绿色出行方式的重要组成部分，其数据可以用于评估城市交通的环境影响。通过分析骑行数据，可以计算出由于使用共享自行车而减少的碳排放和能源消耗，为城市可持续发展报告提供量化依据。此外，还可以研究骑行行为与空气质量、气候变化等环境因素的关系，为制定环保政策提供支持。

商业智能与运营决策

对于自行车共享系统运营商来说，这些数据是制定商业策略的重要基础。通过分析热门路线和站点，可以识别出潜在的广告投放位置；通过研究用户骑行时长和频率，可以优化定价策略和会员计划；通过监测自行车的使用情况，可以制定更高效的维护和调度计划，减少运营成本。

结尾

Divvy自行车共享系统2021年1月至2022年3月的骑行数据集提供了一个全面、丰富的城市交通行为数据库。其庞大的数据量、完整的时间跨度、丰富的字段信息和精确的地理位置数据，使其成为研究城市交通模式、优化自行车共享系统运营以及推动可持续发展的宝贵资源。

该数据集不仅可以用于学术研究和政策制定，还可以为商业运营提供决策支持，具有广泛的应用前景。通过深入挖掘和分析这些数据，可以更好地理解城市居民的出行需求，优化交通系统设计，提升城市的宜居性和可持续发展水平。

未来，随着自行车共享系统的不断发展和数据采集技术的进步，类似的数据集将在城市交通规划和管理中发挥越来越重要的作用。我们期待这些数据能够为建设更智能、更绿色的城市交通系统做出更大的贡献。

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