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共享单车数据分析 - 人工智能垂直领域工程项目案例库
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共享单车是一项基本服务,通常用于城市交通部门。它很容易获得(因为骑自行车不需要驾驶执照),比普通的汽车共享服务便宜(因为自行车维护和保险比汽车服务便宜得多),最后,它通常是市内通勤的快捷方式。因此,了解自行车共享请求的驱动因素对公司和用户都至关重要。从共享单车平台企业的角度来看,在特定的时间范围内确定特定地区的预期自行车需求,可以显著增加收入和客户满意度。此外,自行车搬迁可以优化,以进一步降低运营成本。从用户的角度来看,最重要的因素可能是自行车在最短等待时间内的可用性,我们可以很容易地看到这符合公司的利益。在本案例中,我们将分析共享单车平台在单一城市的业务数据。数据按小时汇总。这意味着没有单个骑行设施的初始和最终位置,只有每小时的骑行设施总数。尽管如此,数据中还提供了其他气象信息,这可以作为确定特定时间段内请求总数的驱动因素(恶劣天气条件可能会对自行车共享需求产生重大影响)。本案例将引导您完成共享单车服务的数据分析,以及如何根据时间特征和天气条件确定应用模式。此外,您将对可用数据应用视觉分析、假设检验和时间序列分析等概念。完成本案例后,您应该能够处理时间序列数据,并将一些主要的数据分析技术应用到业务场景中。 =============================================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】二维码关注或订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用,禁止用于二次销售、课堂教学及培训用途。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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