近几年,随着绿色出行和环保观念的深入人心,共享单车已经成为越来越多居民的出行选择,共享单车迅猛发展又迅速回落,期间带来了诸多社会问题。如何通过用户行为分析,在大数据环境下优化单车资源,提升服务水平,使共享单车更加良性发展,成为倍受关注的热点和共享单车企业提升自身竞争力的关键所在。本文首先介绍了国内外有关共享单车的研究现状及趋势,然后从共享单车的相关概念对城市公共自行车及共享单车进行了简单的介绍,并对用户行为分析的相关概念和方法进行了介绍。其次,针对共享单车自身发展状况,着力分析了当前共享单车的行业特征、规模现状及发展趋势,并对当前共享单车存在的整体问题以及单车调度问题、单车服务问题进行了深入的研究与分析。然后,基于共享单车出行数据,从多个方面系统地分析了共享单车整体及个体用户的行为特征,对用户总体出行时间、强度和地点进行分析,并对高频用户进行分类研究。同时,基于共享单车用户出行的历史记录,对用户的出行目的地建立预测模型,对当前日期、当前地点下共享单车用户的出行目的地进行预测。最后,对共享单车运营提出了对策建议,以此推动共享单车的不断前进与发展。结果表明,用户在工作日和休息日的出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征,用户平均出行次数为每周4-5次,出行距离一般在3km以内。同时,通过分析工作日和休息日的骑行行为,发现共享单车高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可分为三种类型,这可以帮助单车企业更好地了解用户出行习惯,有针对性地依据不同类型用户骑行偏好提供个性化服务。此外,用户出行目的地预测模型,平均准确率为30%左右。由于我们的历史数据集仅采用一周,若增加历史样本数据量,将进一步提升预测准确率。