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2016年上海POI及共享单车完整数据集

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简介：
该数据集包含2016年上海市各类地点兴趣点（POI）信息以及当年流行的共享单车的详细分布和使用数据。 共享单车数据：2016年8月1日至31日包含订单ID、车辆ID、起始点经纬度、轨迹经纬度及起始时间，以csv文件格式提供，数据量为一百万条（具体数量为1,023,603）。POI数据则采用shp文件格式，并使用WGS1984坐标系统进行分类，共有十八类。这些科研资料可供下载使用。

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  • 2016年上海POI及共享单车完整数据集
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    该数据集包含2016年上海市各类地点兴趣点（POI）信息以及当年流行的共享单车的详细分布和使用数据。 共享单车数据：2016年8月1日至31日包含订单ID、车辆ID、起始点经纬度、轨迹经纬度及起始时间，以csv文件格式提供，数据量为一百万条（具体数量为1,023,603）。POI数据则采用shp文件格式，并使用WGS1984坐标系统进行分类，共有十八类。这些科研资料可供下载使用。
     
  • 2016年8月上海市共享单车轨迹数据一周分析
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    该文档提供了2016年8月份上海市共享单车使用情况的一周数据分析，详细记录了骑行者的出行习惯和热门区域。 我购买了上海市共享单车一周的轨迹数据（Shapefile格式），但收到的数据中的轨迹是混乱的。经过我自己对这些数据进行修复后，现在分享给大家使用。
     
  • 上海哈罗自行车共享数据集
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    上海哈罗自行车共享数据集是一份详细记录了上海市区域内哈罗单车使用情况的数据集合，包括用户骑行行为、地理位置信息等维度，为城市交通规划及共享单车行业研究提供重要参考。 2016年上海哈罗单车数据集订单轨迹数据集适用于进行简单科研、数据分析、流量预测、车辆调度以及轨迹预测等小实验，适合科研使用。
     
  • Kaggle共享单车数据集
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    Kaggle共享单车数据集包含了大量关于自行车共享系统的使用情况记录，旨在帮助研究者分析影响骑行需求的因素。 标题 kaggle-共享单车数据集 指的是一个来自知名数据分析竞赛平台Kaggle的数据集。该数据集关注于分析和预测共享单车的使用情况，旨在帮助运营者更好地理解用户行为模式，并据此优化服务。 描述中的核心内容是利用历史租车记录及天气信息来预测未来的租赁需求。“kaggle 共享单车租用数据” 包含两个主要部分：一是详细的租车历史记录，二是相关的天气状况。前者通常包含时间戳、用户身份和位置等细节；后者则包括温度、湿度、风速以及降雨量等环境因素。 提供的文件 train.csv 和 test.csv 是用于构建预测模型的训练集与测试集。“train.csv” 包含已知结果的数据样本，可用于学习租车需求随时间变化的趋势。而“test.csv” 则包含未知结果的数据，用以评估所建模型的准确性。 在处理这类问题时，可以涉及以下知识点： 1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值填补以及将时间戳转换为易于分析的时间格式。 2. 特征工程：生成新的特征变量，比如工作日和节假日的不同影响等。 3. 数据可视化：通过图表展示租车数量的变化趋势及天气因素的影响。 4. 监督学习模型：如线性回归、决策树、随机森林或者支持向量机等模型的应用来预测需求。 5. 模型评估与优化：使用均方误差（MSE）、R²分数等指标衡量不同模型的性能，并通过超参数调优提高精度。 6. 时间序列分析方法，如ARIMA和LSTM，用于捕捉时间上的连续性和趋势性特征。 7. 集成学习策略的应用，以提升预测效果。 通过对上述知识的理解与运用，可以建立一个有效的预测系统来帮助共享单车公司更准确地规划未来的运营需求。
     
  • Capital Bikeshare共享单车数据集
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    简介：Capital Bikeshare数据集记录了华盛顿特区地区超过38000名用户在数年间的使用情况，包括租借时间、地点及个人会员类型等信息。此数据集为研究城市共享单车系统的模式和行为提供了宝贵资源。 一个著名的共享单车数据集非常适合用于神经网络分类器的入门练习。
     
  • Capital Bikeshare共享单车数据集
    优质
    Capital Bikeshare共享单车数据集记录了华盛顿特区地区自行车共享系统中用户的租借信息，包括时间、地点及骑行时长等详细数据。 一个著名的共享单车数据集非常适合用于神经网络分类器的入门练习。
     
  • 免费共享的共享单车数据集资源
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    本数据集提供大量免费且可共享的共享单车使用记录，包括骑行时间、地点及车辆状态等信息，旨在支持城市交通规划与研究。 根据我们现有的数据集，我们可以提出以下问题： 1. 共享单车的总体使用趋势是怎样的？是在上升还是下降？ 2. 季节变化对共享单车使用的影响力如何？炎热的夏季与寒冷的冬季是否会影响骑行人数？春秋季天气适宜时，是否会吸引更多的人群骑车出行？ 3. 在一天中的不同时间段内，使用共享单车的人数是否有显著的变化？时间因素对于共享单侧的使用有何影响呢？ 4. 天气状况对共享单车使用的影响力如何？根据常识判断，在好天气下骑行人数会较多，而在刮风下雨等恶劣天气条件下骑车不便且安全系数较低。我们是否可以通过数据来验证这一假设？ 5. 风速、温度等因素对于共享单车使用的影响是什么样的呢？在什么样的风速和怎样的气温情况下最适宜人们进行自行车出行呢？ 6. 注册用户数、非注册用户数与总租车数量之间是否存在某种联系或规律性现象需要探究。从数据概览部分可以看出，本数据集是几乎完善的数据集合，并且没有缺失值或者特殊字符等杂乱信息的干扰，因此无需对这些方面进行额外处理。 此外，在数据分析过程中我们观察到总数（count）和注册用户租车数量（registered）、非注册用户租车数量（casual）之间存在高度正相关性。具体来说，它们的相关系数分别为0.69与0.97。同时值得注意的是春季对应于1-3月期间，而这个时间段多数都是春节假期时间。
     
  • 共享单车数据分析及其配套数据集
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    本项目致力于研究共享单车的使用模式与用户行为，通过分析大量实时及历史骑行数据，构建了一个全面的数据集，旨在为城市交通规划和企业运营策略提供决策支持。 标题“共享单车数据处理与分析配套数据集”表明我们关注的是一个关于共享单车业务的数据集，该数据集被设计用于教学或研究目的，帮助理解如何处理和分析此类数据。共享单车已经成为现代城市交通的重要组成部分，收集和分析这些数据有助于洞察用户行为、优化运营策略以及推动城市规划。 这个数据集包含了有关共享单车用户骑行的信息，如骑行时间、起始和结束位置、骑行距离等。标签“数据集”表明这是一组结构化的数据，可能包含多个变量，例如用户ID、日期和时间、地理位置、骑行时长等。这样的数据集对于数据分析初学者和专业人士来说是非常宝贵的资源，他们可以练习数据清洗、探索性数据分析（EDA）、数据可视化和预测模型构建等技能。 文件“train.csv”是常见的数据存储格式，表明数据是以逗号分隔值（CSV）的形式组织的。每一行可能代表一次共享单车使用记录，而每一列则对应不同的属性，如用户信息、行程详情等。从这个数据集中，我们可以学习到以下知识点： 1. 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。 2. 数据类型转换：将时间戳字符串转换为日期和时间格式，便于时间序列分析。 3. 地理信息处理：结合地理信息系统（GIS），对起止位置进行地图展示和空间分析。 4. 描述性统计：计算平均骑行时间、最常使用的共享单车、最热门的起点和终点等。 5. 用户行为分析：识别用户骑行模式，比如高峰期、骑行频率、骑行偏好等。 6. 时间序列分析：研究骑行量随时间的变化趋势，预测未来需求。 7. 聚类分析：通过用户骑行习惯将用户分群，以便进行精细化运营。 8. 关联规则学习：找出骑行路线、时间与其他因素之间的关联。 9. 可视化：使用图表展示数据分布、热点图等，帮助理解数据特征。 10. 预测建模：预测未来的骑行需求和用户增长，为决策提供依据。 通过以上分析，我们可以深入了解共享单车行业的运作模式以及数据在其中发挥的关键作用。这样的数据集不仅提供了学习数据科学的实践平台，也为政策制定者、城市规划者和共享单车公司提供了宝贵的洞见。
     
  • 上海及全国2017年高德POI数据
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    本数据集包含2017年度上海市及全国范围内的高德地图兴趣点(POI)信息，涵盖餐饮、住宿、交通等各类生活服务设施。 2017年高德POI数据包含上海地区的详细信息以及全国范围的数据。