摩拜共享单车数据分析项目《数据、代码、图表》 该项目是关于摩拜共享单车2016年8月在上海的订单数据进行的深度分析，主要涉及数据清洗、特征工程、统计分析以及可视化等关键步骤。在这个项目中，我们可以看到如何运用Python这一强大的编程语言和其相关库来处理大规模的出行数据。 "数据分析"是一个涵盖多个领域的宽泛概念，包括数据预处理、探索性数据分析（EDA）、建模和解释。在这个项目中，预处理可能涉及到处理缺失值、异常值，以及对时间序列数据进行规范化。EDA则会通过描述性统计和可视化工具（如matplotlib和seaborn）来理解数据的基本特性，比如用户骑行的频率、距离、时长分布等。 Python是数据科学领域广泛使用的语言，它拥有众多用于数据分析的库。"pandas"库用于数据处理和分析，提供高效的数据结构DataFrame，使得数据操作变得简单。"NumPy"库提供了大量的数学函数，用于数值计算。而"scikit-learn"则用于构建和评估机器学习模型，如预测用户的出行模式或者预测未来骑行需求。 在该项目中，"mobike_analyse"可能包含以下几个部分： 1. 数据读

## 一、项目背景 共交通工具的“最后一公里”是城市居民出行采用公共交通出行的主要障碍，也是建设绿色城市、低碳城市过程中面临的主要挑战。 共享单车（自行车）企业通过在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供服务，完成交通行业最后一块“拼图”，带动居民使用其他公共交通工具的热情，也与其他公共交通方式产生协同效应。 共享单车是一种分时租赁模式，也是一种新型绿色环保共享经济。自2014年ofo首次提出共享单车概念，至今已陆续产生了25个共享单车品牌，与传统的有桩借还自行车相比，无桩的共享单车自由度更高，广受用户好评。 本次分析拟取2016年8月某共享单车在北京地区的车辆订单数据，从时间、空间、频次三个维度进行分析，对该品牌共享单车的发展方向提出改善性意见。 ## 二、数据说明 该数据共超过`10w`行数据，共`14个`字段。

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国内某共享单车数据集，内有两个csv文件，适合交通行业学生进行练手使用，科研价值或许不是很大，但是数据量不算小

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