Advertisement

自行车共享数据集1.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
自行车共享数据集1.rar包含有关城市中自行车共享系统运作的数据，如使用模式、站点信息和用户行为分析等。 两年的国外共享单车数据提供了丰富的研究材料，涵盖了多个城市的发展情况及用户行为分析。这些数据对于理解共享经济模式在不同文化背景下的应用具有重要意义。通过深入挖掘这些信息，可以更好地优化服务、改善用户体验，并为未来的市场策略提供有力支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自行车共享数据集1.rar
    优质
    自行车共享数据集1.rar包含有关城市中自行车共享系统运作的数据，如使用模式、站点信息和用户行为分析等。 两年的国外共享单车数据提供了丰富的研究材料，涵盖了多个城市的发展情况及用户行为分析。这些数据对于理解共享经济模式在不同文化背景下的应用具有重要意义。通过深入挖掘这些信息，可以更好地优化服务、改善用户体验，并为未来的市场策略提供有力支持。
     
  • 自行车共享数据集
    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。
     
  • 波士顿自行车共享数据集
    优质
    波士顿自行车共享数据集记录了该市共享单车系统的详细使用情况，包括站点信息、用户骑行模式及时间分布等，为城市规划和交通研究提供宝贵资料。 BlueBIkes 是一种自行车共享系统，在2011年7月于波士顿地铁区域启动。自那时起，该系统的用户数量呈指数级增长。使用这个系统非常简单：用户可以在任意一个车站租用一辆自行车，并在骑行一定时间后将其归还到任何其他站点进行对接。 有关此主题的数据文件包括 bluebikes_tripdata_2019.csv 和 bluebikes_tripdata_2020.csv。
     
  • 上海哈罗自行车共享数据集
    优质
    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。
     
  • 自行车共享需求数据.zip
    优质
    本数据集包含了关于自行车共享系统使用情况的相关信息，如用户骑行时间、地点和频率等，旨在研究与优化城市交通模式。 Kaggle上的自行车租赁数据集提供了有关城市内自行车共享系统的详细记录。这些数据可以帮助分析骑行模式、预测需求以及优化服务运营。通过研究这些数据，可以深入了解影响人们选择使用共享单车的因素，并为相关企业制定策略提供依据。
     
  • 共享自行车
    优质
    共享自行车是一种通过智能手机应用程序实现便捷租赁与停放的城市短途交通工具，旨在为市民提供灵活、环保的出行方案。 共享单车分析：本段落旨在对纽约市的花旗自行车服务进行数据分析，并将所得数据提供给考虑在爱荷华州得梅因市投资该服务的潜在投资者。主要使用的技术是Tableau，用于制作可视化内容以吸引投资者的投资兴趣。 从一个大的平面.csv文件中获取原始数据后，发现关键的数据列（如行程持续时间）需要格式转换才能符合后续可视化的准备要求。因此，在此过程中还用到了Python Pandas技术来处理这些数据：首先读取.csv中的信息，并将“Tripduration”这一列为整数的秒数形式（初始状态），转化为Hours:Minutes:Seconds的新格式。 在完成上述操作后，利用Pandas导出了包含转换结果的数据帧至一个新的.csv文件中。随后从这个新的csv文件开始准备可视化内容。最终生成了五种主要类型的可视化图表，以便更直观地展示所有用户的结账时间等信息。
     
  • 自行车共享需求：预测城市单车共享系统使用量-数据集
    优质
    本数据集旨在通过分析历史骑行记录和环境因素来预测城市中共享单车系统的使用量，以优化车辆分布和提升用户体验。 自行车共享系统提供了一种便捷的租用自行车方式，在整个城市通过售货亭网络自动完成会员注册、出租与归还自行车的过程。您可以通过该系统获取两年内每小时租金的数据。训练集包括每个月前19天的信息，而测试集则涵盖每月第20日至月底的数据。利用之前的时间段信息来预测测试集中每个小时内的租借总数是可能的。 提供的文件有： - sampleSubmission.csv - train.csv - test.csv
     
  • Yolov5 自行车检测数据集 bicycle_VOCtrainval2012-自行车数据集.rar
    优质
    本资源包含YOLOv5训练所需的自行车检测数据集，格式为VOC，适用于物体识别任务，助力模型精度提升。 使用YOLOv5进行自行车目标检测的数据集包含类别名为bicycle的标签。这些数据是从VOCtrainva2012数据集中提取出来的，并且提供了txt和xml两种格式的标签文件。
     
  • Capital 共享单车骑行数据分析集
    优质
    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。