R语言下的自行车租赁数据分析报告.zip

简介：
本资料为一份关于自行车租赁业务的数据分析报告，使用R语言进行数据处理与可视化。报告深入探讨了自行车租赁模式、用户行为及运营状况等关键议题。 Cyclistic 是一家虚构的公司，提供自行车共享服务。该公司有两大类用户群体：休闲骑行者和年度会员。其中，休闲骑行者使用单程票或全天通票；而年度会员则购买一年期通行证来享受其提供的服务。 我已经通过每个月的数据透视表进行了初步描述性分析： - 数据透视表 1 展示了每个工作日的骑行次数及平均时长。 - 数据透视表 2 则统计了停放自行车、经典款和电动三类自行车各自被使用的频率以及它们各自的平均使用时间。 - 数据透视表 3 对比了休闲用户与年度会员在乘车数量和持续时间上的差异。 - 数据透视表 4 显示了一整个月内的骑行时长的均值与峰值数据。 - 最后，数据透视表 5 则记录了每个起点站的骑行次数及平均使用时间。 我已将这些摘要整理到一个电子表格中，并根据月度和季节性变化进行了分析。以下是所发现的一些有趣事实： 1. 整个2021年6月至7月份期间，最长的一次骑行时长达到了约38天。 2. 5月至9月是自行车使用量较高的时期，其中7月份的记录最高为82万次骑行。 3. 另外，在11月至2月这段较冷的时间内，骑车的人数相对较少。而在这段时间里，最低值出现在二月份，仅有大约五万人次参与了这项活动。 4. 在所有的起点站中，“Streeter Dr & Grand Ave”是最受欢迎的站点之一；一个月内的骑行次数甚至超过了15,000次。 除此之外，在比较每个月的数据时还发现了其他一些重要的趋势： - 经典款自行车是用户最偏爱的选择，每三次骑行中有两次使用了经典款车型。 - 停靠式自行车则是那些骑车时间超过一个小时的人群所钟情的类型。 - 休闲用户的平均骑行长度明显长于年度会员；前者几乎是后者两倍之多。 - 每周六和周日是骑行活动最为频繁的日子，且这两天内记录下的平均时长也达到了顶峰水平。 在进行年视图分析方面，我计划使用SQL来整合所有月度数据，并通过Microsoft SQL Server执行相关数据库操作。该年度综合分析揭示了休闲用户与会员之间的一些有趣趋势： - 年度会员的乘车份额逐渐上升（超过50%），同时临时用户的占比有所下降；记录的最大值出现在1月份，达到了80%。 - 休闲骑手的平均骑行时长是年费制成员两倍以上。 - 在一年中，年度用户比休闲用户拥有更多的乘车次数。 - 周六和周日的骑行活动最为频繁且持续时间最长。而周末则是最忙碌的日子之一。 此外，在这两类人群中，经典款自行车是最受欢迎的选择；然而停靠式自行车则相对较少被选择使用。另外值得注意的是，临时会员更倾向于在周末而非工作日内进行骑车出行；相比之下，年度用户在整个一年中的每个日子中都有较高的活动量，但周日的参与度明显较低。 我还计划通过R语言对四个季度的数据（2019年Q2、Q3和Q4以及2020年的Q1）进行清理、合并与分析。这将有助于我们更好地理解年度会员和休闲骑手之间的差异性运营模式，尤其是在工作日中的表现。