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纽约自行车共享系统分析了990万次的骑行数据。

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简介:
Citi Bike于2013年5月27日正式启动,是纽约市推出的一项自行车共享服务计划,该项目由“花旗银行”(Citi Bank)提供资金并为其命名为“花旗单车”(Citi Bike)。 历时多年收集的数据,已整合并存储于名为“201501_12-citibike-tripdata.csv”的文件中,该文件经过解压缩后总大小约为1.54GB。

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客服
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  • 990
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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。
  • 市CitiBike990探究
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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。
  • 优质
    本研究聚焦于共享单车使用行为的数据分析,通过收集和处理大量骑行记录,旨在探索用户出行模式、优化资源配置及预测未来需求趋势。 Python数据分析实战项目展示了共享单车如何有效解决了“走路累、公交挤、开车堵、打车贵”的问题。一夜之间,在北京、上海、广州、深圳以及部分二线城市,街头巷尾随处可见共享单车的身影。
  • Capital
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    Capital共享单车骑行数据分析集包含了伦敦Capital区域广泛收集的共享单车使用数据,为研究城市交通模式、优化共享出行方案提供了宝贵资源。 Capital 共享单车骑行数据集是一个包含丰富共享自行车使用信息的资源,为我们提供了深入了解城市交通、用户行为以及智慧城市建设的可能性。这个数据集主要用于研究和分析共享单车的使用模式,为城市规划、交通管理和政策制定提供依据。 首先,我们要理解数据集中的核心变量。“使用次数”指的是在特定时间段内,用户骑行共享单车的总次数,这可以帮助我们了解服务的受欢迎程度和使用频率。“骑行时间”是指用户从取车到还车的总时间,可以反映出城市的出行需求和骑行习惯。而“起点和终点经纬度坐标”则提供了地理信息,有助于分析骑行热点区域、交通流动性和城市空间结构。 在分析这个数据集时,我们可以探讨以下几个关键知识点: 1. **用户行为模式**:通过统计不同时间段(如工作日、周末、早晚高峰)的使用次数和骑行时间,可以揭示用户的骑行习惯和需求变化。这有助于优化车辆分配和调度,提高服务效率。 2. **地理分布分析**:分析起点和终点的地理信息,可以发现城市内的骑行热点区域,例如商业区、居民区、公园及交通枢纽等。这些信息对规划自行车道和停放设施具有指导意义。 3. **交通流量预测**:结合历史数据建立模型,能够准确地预测未来的骑行需求量,这对于共享单车公司调整车辆库存与运营策略至关重要。 4. **城市规划与智慧交通**:骑行数据可以作为智慧交通系统的一部分,帮助城市管理者评估公共交通系统的互补性,并优化道路布局以减少拥堵、提高整体交通效率。 5. **健康与环境影响**:通过计算骑行距离和时间,能够估计骑行带来的健康益处及减排效果,从而支持可持续城市发展目标的实现。 6. **用户群体研究**:根据年龄、性别等人口统计学特征对不同类型的用户进行细分分析,可以了解各群体的具体需求偏好,并据此提供更加个性化的服务方案。 7. **定价策略**:基于骑行时长和距离制定合理的计费规则,在鼓励使用的同时确保公司的盈利能力。 综上所述,“Capital 共享单车骑行数据集”为研究者及决策者提供了深入了解共享经济、交通行为与城市发展动态的宝贵资源。通过深入挖掘并分析这些数据,我们能够获取有价值的见解,并推动更智能且环保的城市建设进程。
  • Nice Ride
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    Nice Ride共享单车骑行数据分析集收录了详尽的城市共享单车使用记录,涵盖用户骑行习惯、路线选择及高峰期分析等多维度数据,为城市交通规划和环保研究提供宝贵资源。 Nice Ride 共享单车的骑行数据包括使用次数、骑行时间、骑行时长以及起点和终点的经纬度坐标等属性。
  • 花旗银
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    这个数据集记录了花旗银行共享单车项目中的用户骑行信息,包含时间戳、租借与归还站点等细节,旨在促进城市交通分析和优化。 花旗银行共享单车骑行数据包括使用次数、骑行时间、骑行时长以及起点和终点的经纬度坐标等属性。
  • 基于挖掘与预测
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    本研究运用数据挖掘技术对共享单车用户的行为模式进行深入分析和未来趋势预测,旨在为运营策略优化提供科学依据。 共享单车系统在大城市越来越受欢迎,通过提供经济实惠的自行车租赁服务,让人们可以在城市里享受骑行的乐趣而无需购买自己的自行车。本项目利用 Nice Ride MN 在双子城(明尼阿波利斯市/圣保罗市)提供的历史数据来研究共享单车系统的使用情况。我们将分析不同站点的自行车需求、每个站点的流量变化、季节性和天气对骑行模式的影响,以及会员和非会员之间骑行行为的差异。
  • Bikesharing:利用Tableau制作可视化文件来解-源码
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    本项目使用Tableau对纽约市自行车共享系统的数据进行深入分析和可视化呈现,旨在揭示该系统的工作模式与用户行为特征。包含相关源代码。 在分析纽约自行车共享数据的过程中,我们使用了Tableau创建可视化文件,并用Pandas将“tripduration”列的数据类型从整数更改为日期时间格式。基于此转换后的数据类型,我们将生成一系列的图表来展示以下内容: 1. 所有骑手和不同性别用户的结账时间。 2. 每一天中的每一小时里所有性别的自行车出行次数。 3. 不同用户类型的自行车旅行频率以及按一周中每一天划分的不同性别的分布情况。
  • 优质
    自行车共享数据集是一系列记录了城市中自行车共享系统使用情况的数据集合,包括骑行时间、起点终点位置及天气状况等信息,为研究者提供分析共享单车使用模式和优化服务布局的重要资源。 该数据集包含了2017年8月上海地区摩拜单车的共享单车使用情况,可用于大数据实验分析及研究。
  • 需求
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    《自行车共享需求分析》旨在探究当前城市居民对于共享单车服务的需求特点、偏好及面临的问题,通过数据分析优化资源配置和服务质量。 当然可以。以下是经过处理后的版本: --- Bikesharing_demand 本段落探讨了共享单车需求预测模型的构建与优化方法。通过分析影响共享单车使用量的各种因素,如天气、时间、地点以及人口流动情况等,我们设计了一套有效的数据收集和预处理流程,并应用机器学习算法进行建模。 为了提高预测精度,文中还讨论了几种特征工程技巧的应用及其效果评估。此外,考虑到模型的实际应用场景需求,我们也对不同时间段内的共享单车供需平衡进行了深入研究。 --- 如有需要,请告知具体段落或内容进一步修改要求。