Kaggle共享单车数据分析 .pdf

Kaggle共享单车数据分析 本文通过对Kaggle共享单车数据的分析，探讨了共享单车的租赁情况对季节、天气、工作日、节假日等因素的影响，并对注册用户和非注册用户的租赁行为进行了比较。 数据概述 数据来自Kaggle的BikeSharing Demand预测项目，提供了华盛顿特区2011年1月1日至2012年12月31日的共享单车租赁数据。数据集分为train.csv和test.csv，train.csv包含了两年内每月1日至19日的租赁数据，test.csv包含了每月20日至当月最后一天的天气和时间数据。 数据分析 1. 数据读取和预览 使用pandas库读取train.csv文件，并预览前5行和末5行数据。然后，使用info()函数查看数据集信息。 2. 数据特征分析 数据集包含12个特征：datetime、season、holiday、workingday、weather、temp、atemp、humidity、windspeed、casual、registered和count。其中，datetime是时间戳，season是季节，holiday是节假日，workingday是工作日，weather是天气，temp和atemp是温度，humidity是湿度，windspeed是风速，casual和registered是未注册用户和注册用户的租赁数量，count是总租赁数量。 问题提出 1. 2011年至2012年的共享单车的总体租赁情况如何？ 2. 租赁量是否受季节因素影响？ 3. 工作日、节假日的租赁量有何不同？ 4. 每天哪个时段的租赁量较高？ 5. 天气情况对租赁量的影响如何？ 6. 注册用户和非注册用户的租赁量对比，用户习惯是否不同？ 结论 通过对共享单车数据的分析，可以发现租赁情况对季节、天气、工作日、节假日等因素的影响，并对注册用户和非注册用户的租赁行为进行了比较。这些结果可以为共享单车公司提供有价值的参考，帮助他们更好地理解用户行为和市场趋势。