项目概况： 在过去的十年中，自行车共享一直是美国交通运输业成功的典范之一。 实际上，共享单车极大地减少了交通，减少了能源消耗，减少了有害气体排放，改善了公众健康并促进了经济增长。 在这个项目中，我们致力于在爱荷华州得梅因市首府推广这一概念。 为此，我们需要向投资者展示一些基本的关键指标。 作为一项运行测试，我们将使用2019年8月的数据来分析来自纽约市自行车共享公司Citi-Bike的数据。使用繁忙的夏季月份的数据可能会显示我们自己项目的流量和活动的一些可利用趋势。 请记住，得梅因和纽约是完全不同的城市，我们面临的问题是找出哪些数据与我们在得梅因的自行车共享项目相关或不相关。 结果： 为了向我们的投资者介绍并确保该项目的可行性，必须回答以下几个问题： 了解我们可能在夏季的旅行次数。 纽约市在2019年8月的自行车旅行计数为2.344.224。 约占总人口的25％，这表明我们可以期望在

DC Bike Finder 一个用于在DC中查找共享单车的webapp！ 目前支持： 包括电动自行车的标记 托管版本： ： 注意：屏幕截图来自Limebike，Spin，Mobikie和Ofo在DC中作为Bikeshare提供商运行时的情况，而他们不再这样做了。

使用神经网络的自行车共享预测 简介-业务问题： 作为自行车共享公司，我们需要预测不久的将来需要多少辆自行车。 原因很少： 如果我们有更多的自行车供应和较低的需求，它将增加我们的运营成本。 如果我们的供应量低于需求量，那么我们就会失去利润。 设计概述： 我们将从头开始构建神经网络，并使用随机梯度下降实现前馈和反向传播。 稍后，我们将根据看不见的数据测试网络的功效。 需要的库： 脾气暴躁的 大熊猫 Matplotlib 结果： 下面是比较实际Vs预测的图。

共享单车数据集，包括骑行时间、会员骑行时间、会员类型、骑行路线类别、开始时间、结束时间、开始站点、结束站点、经度纬度等等。

对应单车共享租用系统中的数据库部分，主要涉及用户表，租用记录表，菜单表，客服表，管理员表，维修表，权限表等主要表数据，可以以此为参考，进行改造优化。

kaggle平台bike-sharing竞赛的数据集。https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand