纽约市CitiBike数据分析：990万次骑行探究-ITADN社区

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本研究深入分析了纽约市CitiBike系统的海量数据，聚焦于990万次骑行记录，揭示共享单车使用模式及城市交通趋势。纽约市自行车共享系统CitiBike数据分析报告基于990万次骑行数据进行深入研究，旨在揭示该系统的使用模式、热门时段及用户行为特征。通过详尽的数据处理与统计分析，本报告为城市规划者提供了有价值的见解，以进一步优化公共自行车服务并促进可持续交通方式的发展。

纽约自行车共享系统数据分析：990万次骑行

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本研究分析了纽约市自行车共享系统的海量数据，涵盖990万次骑行记录，揭示了市民出行模式及共享单车对城市交通的影响。 Citi Bike是纽约市于2013年5月27日启动的一项自行车共享计划，由花旗银行赞助并命名为“花旗单车”。该计划汇总了990万次骑行数据，并存储在文件201501_12-citibike-tripdata.csv中。解压后，文件大小为1.54G。

纽约市 Uber 乘车数据分析数据集

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本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析，涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息，为城市交通规划和研究提供支持。《解析Uber纽约市乘车数据集》作为全球知名的共享经济代表之一，Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间，在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的学术研究价值。数据集主要分为两个部分：一是详细的乘车记录；二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布，还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。通过深入研究450万和1430万条乘车记录，我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如，可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异；同时分析早晚高峰期订单量的变化情况，从而评估城市交通压力，并为未来的交通规划提供依据。此外，数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标，我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。对于研究者而言，该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力，并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测，优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。总之，《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况，也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。

纽约CitiBike数据分析：Tableau仪表盘展示了最常用起止点、最长骑行起点及性别分布等信息

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本项目利用Tableau创建了针对纽约市CitiBike系统的数据可视化分析报告，涵盖了热门租借与还车地点、长程骑行的出发地以及用户性别的比例分布。纽约花旗自行车共享计划于2013年5月27日启动运营，最初设有332个站点，并拥有6,000辆自行车，是当时美国最大的此类项目。这些站点主要集中在曼哈顿第59街以南、布鲁克林大西洋大道以北以及诺斯特兰德大道西侧区域。该项目具备强大的数据收集基础架构，每月都会在官方网站上发布相关数据。本项目基于2020年11月的Citi Bike行程记录日志中的信息进行汇总和分析，并创建了仪表板来展示一些有趣的现象。具体而言，我们下载并加载了一个包含当月所有出行记录的CSV文件至Tableau软件中，在此基础上建立了新的计算字段以支持可视化工作。所构建的仪表盘包括以下几种主要视图： - 前10个最受欢迎的出发站点 - 起始位置的人气地图比较 - 十大热门出发站的地图分布展示 - 每一排名前十车站的具体出行次数统计

纽约市出租车运营大数据分析的研究论文

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本研究论文深入分析了纽约市出租车运营的大数据，探讨了乘客出行模式、高峰时段及影响因素，为城市交通规划提供科学依据。作为全球金融中心的纽约市（NYC）一直在其交通运输系统方面进行深入研究。自2009年起，纽约市出租车和豪华轿车委员会开始公开有关该市出租车运营的数据，这为详细分析提供了可能的机会。因此，这项研究项目利用大数据分析来探讨纽约市出租车运营的情况。本段落特别关注了天气因素（如降水、雪深及降雪）对出租车运营的影响，并使用Geopandas工具评估每个NTA地区的出租车行程分布情况，并在NYC地图上展示了这些数据的密度分布。

纽约市Airbnb数据分析：基于Kaggle平台的数据探索与回归分析（预测价格）

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本项目基于Kaggle平台上纽约市Airbnb数据集，进行深度探索性数据分析，并运用回归模型预测房源价格，揭示影响租金的关键因素。纽约市Airbnb开放数据-实践内容来源：Aurelien Geron的《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的动手机器学习》第二版。目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。预测纽约市Airbnb租金的方法：这是一个监督学习任务，因为给定了带标签的数据样本（每个样本都包含预期输出，即单位价格）。这是一个回归问题，因为我们需要预测数值结果。这属于多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。这也是一种单变量回归问题，因为我们只尝试预测每个单位的一个值。没有连续数据流，并且不需要适应变化的数据；同时，数据量足够小以适合存储：因此是批量学习。可能的性能指标包括均方根误差（RMSE）和绝对平均误差（MAE）。

纽约市出租车行程时长-数据集

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本数据集记录了纽约市出租车的详细行程信息，包括出发地、目的地及行驶时间等，为城市交通分析提供重要参考。数据集基于2016年纽约市黄色出租车的出行记录数据，该数据可以在Google Cloud Platform的Big Query中获取，最初由纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）发布。为了本次比赛的目的，对数据进行了采样和清理。参与者应根据个人出行的属性预测测试集中每次出行的持续时间。

纽约市犯罪数据的分析与可视化：NYC-Crime

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NYC-Crime项目专注于解析纽约市详尽的犯罪记录，并通过先进的数据分析和直观的数据可视化技术，揭示犯罪模式及趋势，为城市安全提供决策支持。纽约市犯罪活动的数据分析与可视化项目使用了来自OpenDataNetwork的“NYPD逮捕数据（年初至今）”数据集。该项目无需任何配置即可运行，并可通过Google Colab或Jupyter-notebook打开nyc-crime-dataclening.ipynb文件进行操作。数据文件通过集成Socratas数据库的OpenClean库导入。在使用Google Colab时，所有执行代码完成数据清理后可以保存并下载结果文件。 nyc_crime_datastudy.ipynb展示了团队在正式开始数据清理前从原始数据集中学习和检查的一些信息。 nyc-crime-dataclening.ipynb则进行了日期集的数据清洗工作。

出租车数据分析：基于MapReduce和Hadoop的纽约市出租车大数据研究

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本研究运用MapReduce与Hadoop技术深入分析纽约市出租车数据，旨在揭示城市交通模式及其经济影响，为城市管理提供科学依据。在我们小组的最后一个项目中，我们将以“理解出租车经济学”为主题分析纽约市的出租车数据，并使用Map-Reduce算法通过Hadoop Streaming API与Python进行实现。我们的研究涵盖多个方面：不同社区之间的收入差异及其与家庭平均收入的关系；随时间变化的收入趋势；特定月份或季节对出租车公司的盈利影响；以及没有乘客时，司机可以行驶的时间长度及这一情况的变化。此外，我们还会探讨重大活动（如游行、总统访问）和极端天气事件是否会对出租车行业的收益产生影响。数据来源包括2013年的行程记录与票价信息，并结合人口普查局的人口统计数据、收入资料以及纽约地区的地形文件来分析不同社区的经济状况。同时，我们会利用“Surface Data, Hourly Global”中的气象数据库以获取有关天气情况的数据。

纽约纳斯达克股市数据

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本资源提供纽约纳斯达克交易所实时及历史股票行情数据，涵盖股票报价、交易量等信息，助力投资者进行市场分析与决策。在信息技术领域，数据是驱动决策的重要资源，在金融市场尤其如此。本段落的数据集聚焦于纽约纳斯达克市场的历史数据，涵盖了关键的市场指标，为研究者和投资者提供了丰富的素材。接下来我们将深入探讨这个数据集的构成以及其中蕴含的信息。首先了解“数据集”这一概念：它是多个相关数据的集合，通常以表格形式存在，便于统计分析和机器学习应用。在这个特定的数据集中，我们关注的是纽约纳斯达克的股票交易信息，它包含了大量关于股票价格和交易量的数据，是理解市场趋势、进行金融分析的基础。核心文件包括： 1. `prices-split-adjusted.csv`：这是一个调整后的股票价格数据表，“split-adjusted”意味着数据已经考虑了股票分割的影响。因此这个文件中的数据可以准确反映股票的实际价值变化，不受公司分割操作的影响。 2. `prices.csv`：这是未经调整的股票价格数据。虽然没有经过分割调整，但该文件依然包含了大量的历史交易信息如每日开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等。这些数据对于短期交易策略分析尤其有价值。 3. `fundamentals.csv`：此文件可能包含公司的基本面数据，例如收益报告、财务比率及市盈率等关键指标。通过这些数据我们可以对公司的经营状况有更深入的理解。 4. `securities.csv`：这可能是证券的元数据，包括股票代码、公司名称和行业分类信息等。它们有助于将股票与对应的公司及其行业相联系，从而进行跨行业的比较研究。综合运用上述文件中的各种信息可以支持多种复杂的研究活动如时间序列分析来识别市场趋势；比较不同股票的表现；或者利用机器学习算法预测股价走向。同时结合基本面数据还可以探索业绩和股价之间的关系，并构建量化投资策略例如趋势跟踪、动量策略或基于估值的投资模型。纽约纳斯达克的股票数据集是金融专业人士以及对金融市场感兴趣的人士进行深入研究与实践的一个重要平台。通过对这些信息的深度挖掘和分析，可以洞察市场动态并做出更明智的投资决策。

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纽约市CitiBike数据分析：990万次骑行探究

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