文档介绍：BikeSharingDemand目录数据理解可视化影响因素分析用户分析项目需求项目需求项目来自Kaggle:通过历史用车记录结合天气等数据预测共享单车项目在华盛顿的需求>binehistoricalusagepatternswithweatherdatainordertoforecastbikerentaldemandintheCapitalBikeshareprograminWashington,-年月日小时season1:春天,2:夏天,3:秋天,4:冬天holiday节假日0:否,1:是workingday工作日0:否,1:是weather1:晴天,2:阴天,3:小雨或小雪,4:恶劣天气(大雨、冰雹、暴风雨或者大雪)temp实际温度-摄氏度atemp体感温度-摄氏度humidity湿度windspeed风速casual未注册用户租借数量registered注册用户租借数量count总租借数量可视化温湿度与count的相关系数绝对值较大需要通过进一步可视化分析:租车量在不同季节,月份等时间量下的变化用户的租车****惯温湿度及风速影响气温低于10,高于30度,租车人数较少-太冷太热都会抑制租车需求风速越大,租车人数越少-大风抑制租车需求空气湿度越高,租车人数越少-干爽的天气骑车比较舒适季节的影响五月到十月(即夏季和秋季)租车量较多不同季节下每天都存在早晚高峰:租车以通勤为主用户****惯分析工作日以通勤为主周末以休闲游玩为主注册用户大部分为上班族:宣传推广适合投放于其他交通方式相对不便捷的公司企业园区THANKYOU!Enjoy&GoodLuck