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上海哈罗自行车共享数据集

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简介：
上海哈罗自行车共享数据集是一份详细记录了上海市区域内哈罗单车使用情况的数据集合，包括用户骑行行为、地理位置信息等维度，为城市交通规划及共享单车行业研究提供重要参考。 2016年上海哈罗单车数据集订单轨迹数据集适用于进行简单科研、数据分析、流量预测、车辆调度以及轨迹预测等小实验，适合科研使用。

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  • 上海哈罗自行车共享数据集
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    上海哈罗自行车共享数据集是一份详细记录了上海市区域内哈罗单车使用情况的数据集合，包括用户骑行行为、地理位置信息等维度，为城市交通规划及共享单车行业研究提供重要参考。 2016年上海哈罗单车数据集订单轨迹数据集适用于进行简单科研、数据分析、流量预测、车辆调度以及轨迹预测等小实验，适合科研使用。
     
  • 自行车共享数据集
    优质
    自行车共享数据集是一系列记录了城市中自行车共享系统使用情况的数据集合，包括骑行时间、起点终点位置及天气状况等信息，为研究者提供分析共享单车使用模式和优化服务布局的重要资源。 该数据集包含了2017年8月上海地区摩拜单车的共享单车使用情况，可用于大数据实验分析及研究。
     
  • 自行车共享数据集1.rar
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    自行车共享数据集1.rar包含有关城市中自行车共享系统运作的数据，如使用模式、站点信息和用户行为分析等。 两年的国外共享单车数据提供了丰富的研究材料，涵盖了多个城市的发展情况及用户行为分析。这些数据对于理解共享经济模式在不同文化背景下的应用具有重要意义。通过深入挖掘这些信息，可以更好地优化服务、改善用户体验，并为未来的市场策略提供有力支持。
     
  • 波士顿自行车共享数据集
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    波士顿自行车共享数据集记录了该市共享单车系统的详细使用情况，包括站点信息、用户骑行模式及时间分布等，为城市规划和交通研究提供宝贵资料。 BlueBIkes 是一种自行车共享系统，在2011年7月于波士顿地铁区域启动。自那时起，该系统的用户数量呈指数级增长。使用这个系统非常简单：用户可以在任意一个车站租用一辆自行车，并在骑行一定时间后将其归还到任何其他站点进行对接。 有关此主题的数据文件包括 bluebikes_tripdata_2019.csv 和 bluebikes_tripdata_2020.csv。
     
  • 2016年上海POI及共享单车完整数据集
    优质
    该数据集包含2016年上海市各类地点兴趣点（POI）信息以及当年流行的共享单车的详细分布和使用数据。 共享单车数据：2016年8月1日至31日包含订单ID、车辆ID、起始点经纬度、轨迹经纬度及起始时间，以csv文件格式提供，数据量为一百万条（具体数量为1,023,603）。POI数据则采用shp文件格式，并使用WGS1984坐标系统进行分类，共有十八类。这些科研资料可供下载使用。
     
  • Kaggle平台上关于自行车共享的竞赛数据集
    优质
    此简介描述的是Kaggle平台上的一个竞赛专用数据集，聚焦于自行车共享系统。参与者需利用历史使用记录预测未来租借量，以支持更高效的资源管理与规划。 Kaggle平台上的bike-sharing竞赛使用了一个数据集。这个数据集包含了与自行车共享需求相关的信息。
     
  • 自行车共享需求数据.zip
    优质
    本数据集包含了关于自行车共享系统使用情况的相关信息，如用户骑行时间、地点和频率等，旨在研究与优化城市交通模式。 Kaggle上的自行车租赁数据集提供了有关城市内自行车共享系统的详细记录。这些数据可以帮助分析骑行模式、预测需求以及优化服务运营。通过研究这些数据，可以深入了解影响人们选择使用共享单车的因素，并为相关企业制定策略提供依据。
     
  • 共享自行车
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    共享自行车是一种通过智能手机应用程序实现便捷租赁与停放的城市短途交通工具，旨在为市民提供灵活、环保的出行方案。 共享单车分析：本段落旨在对纽约市的花旗自行车服务进行数据分析，并将所得数据提供给考虑在爱荷华州得梅因市投资该服务的潜在投资者。主要使用的技术是Tableau，用于制作可视化内容以吸引投资者的投资兴趣。 从一个大的平面.csv文件中获取原始数据后，发现关键的数据列（如行程持续时间）需要格式转换才能符合后续可视化的准备要求。因此，在此过程中还用到了Python Pandas技术来处理这些数据：首先读取.csv中的信息，并将“Tripduration”这一列为整数的秒数形式（初始状态），转化为Hours:Minutes:Seconds的新格式。 在完成上述操作后，利用Pandas导出了包含转换结果的数据帧至一个新的.csv文件中。随后从这个新的csv文件开始准备可视化内容。最终生成了五种主要类型的可视化图表，以便更直观地展示所有用户的结账时间等信息。
     
  • 自行车共享需求：预测城市单车共享系统使用量-数据集
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    本数据集旨在通过分析历史骑行记录和环境因素来预测城市中共享单车系统的使用量，以优化车辆分布和提升用户体验。 自行车共享系统提供了一种便捷的租用自行车方式，在整个城市通过售货亭网络自动完成会员注册、出租与归还自行车的过程。您可以通过该系统获取两年内每小时租金的数据。训练集包括每个月前19天的信息，而测试集则涵盖每月第20日至月底的数据。利用之前的时间段信息来预测测试集中每个小时内的租借总数是可能的。 提供的文件有： - sampleSubmission.csv - train.csv - test.csv