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上海市共享单车一周轨迹数据，时间为2016年8月。

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简介：
该数据集为上海市共享单车轨迹数据，以Shapefile格式提供，并且在某电商平台上购买了一周的完整数据。然而，收到数据时发现轨迹信息较为混乱，因此本人对其进行了轨迹的整理和修复，最终分享给您。

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  • 2016年8月上海市共享单车轨迹数据一周分析
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    该文档提供了2016年8月份上海市共享单车使用情况的一周数据分析，详细记录了骑行者的出行习惯和热门区域。 我购买了上海市共享单车一周的轨迹数据（Shapefile格式），但收到的数据中的轨迹是混乱的。经过我自己对这些数据进行修复后，现在分享给大家使用。
     
  • 上海市2018年8月至9月共享单车数据（WGS84坐标系）-14.zip
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    该压缩文件包含上海市2018年8月至9月期间共享单车的数据集，采用WGS84地理坐标系统记录了共享单车的位置信息。 上海市2018年共享单车数据（WGS84坐标系），包含8月份到9月份的数据，文件名为：shanghai_bikeshare_data_wgs84_2018-08_to_09.zip。
     
  • 上海市2018年8月至9月共享单车数据（WGS84坐标系）-11.zip
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    该数据集包含了上海市在2018年8月至9月期间共享单车使用情况的信息，采用WGS84地理坐标系统记录了单车的分布与活动状况。 上海市2018年共享单车数据（WGS84坐标系），包含8月份到9月份的数据，文件名为-11.zip。
     
  • 上海市2018年8月至9月共享单车数据（WGS84坐标系）-9.zip
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    该数据集包含上海市在2018年8月至9月期间共享单车使用情况的相关信息，采用WGS84地理坐标系统记录了共享单车的分布和活动状况。 上海市2018年共享单车数据（WGS84坐标系），包含8月份到9月份的数据，文件名为-9.zip。
     
  • 2016年上海POI及共享单车完整数据集
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    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。
     
  • 盖亚数据平台成都2016年8月的一周出租车数据
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    该简介提供的是盖亚数据平台于2016年8月在成都市收集并分析的一周内出租车行业相关数据的研究概要，涵盖行程、时段及地理分布等信息。 数据来源于滴滴盖亚平台，时间为2016年8月8日至14日的出租车数据，共分为5个部分，包含35个文件，文件格式为csv。
     
  • 纽约出租车轨迹数据分析与预测（2016年7月-2016年12月，基于大数据）
    优质
    本研究运用大数据技术分析并预测了2016年7月至12月期间纽约市出租车的运行轨迹，为交通管理和城市规划提供数据支持。 当谈到大数据分析和预测时，纽约出租车轨迹数据是一个非常有价值的资源。这些数据包含了纽约市出租车的行驶路线、时间、地点以及乘客人数、支付方式和费用等详细信息，适用于多种分析与预测任务。 该数据来源于纽约出租车管理委员会官方发布的乘车记录，并涵盖了2016年7月至2016年12月期间的数据。以CSV文件格式提供，确保了其完整性和可靠性。基于这些详细的轨迹数据，可以进行交通流量评估、乘客行为模式研究以及交通拥堵预测等工作。
     
  • 上海地铁2016年7月1日刷卡数据
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    该数据记录了2016年7月1日上海市所有地铁线路的乘客刷卡信息，包括进出站时间、地点等详细情况。 数据格式：csv，采用ANSI编码。数据时间范围为2016年7月1日。共有七个字段：卡号、日期、时间、站点名称、交通方式、费用以及是否有优惠信息。该数据集包含了公交刷卡记录，并可以通过筛选“交通方式”来获取特定的出行模式信息，其中非零数值表示出站刷卡记录，而费用为0则代表进站刷卡记录。整个数据集中大约包含700万到900万条记录。
     
  • 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。
     
  • 北京市2008年出租车行驶轨迹数据
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    本数据集收录了北京市2008年度内大量出租车的详细行驶记录，为交通规划、城市出行模式分析及车辆路径优化等研究提供重要依据。 时空轨迹数据是一种包含时间和空间信息的序列数据，其获取成本较低且覆盖范围广泛，并具有时间特性，既适用于微观个体活动模式的研究，也适合宏观层面的城市空间结构分析。今天将分享一套出租车轨迹数据：该数据集涵盖了北京市2008年一周内1万多辆出租车的数据，采样频率为每十分钟一次，总计超过一千万条记录。