共享单车数据分析与需求预测项目

项目背景

自动自行车共享系统是传统自行车租赁的新一代，整个会员、租赁和归还过程都变得自动化。通过这些系统，用户可以轻松地在一个位置租赁自行车，然后在另一个位置归还。目前，全球有超过500个自行车共享计划，涵盖了超过50万辆自行车。由于这些系统在交通、环境和健康问题中的重要作用，它们引起了极大的关注。

除了自行车共享系统的有趣的实际应用之外，这些系统生成的数据特征使它们成为研究的有吸引力的对象。与其他交通服务（如公交或地铁）不同，这些系统明确记录了旅行的持续时间、出发地点和到达地点。这一特性将自行车共享系统转变成了一个可以用于城市移动性监测的虚拟传感器网络。因此，通过监测这些数据，预计可以检测到城市中的大多数重要事件。

项目目标

我们的项目旨在利用自动自行车共享系统的数据来实现城市移动性监测。具体目标包括：

1. 分析城市中不同时间段的自行车共享模式，以了解城市的移动性趋势。
2. 预测未来自行车共享需求，帮助共享系统优化自行车的分布和维护。
3. 监测城市中的重要事件，如假期、天气和交通状况，以改进城市规划和交通管理。

项目应用

我们的项目有广泛的应用潜力，包括但不限于以下方面：

1. 城市交通规划：通过了解自行车共享模式和需求，城市规划者可以更好地规划自行车道和交通设施。
2. 环境保护：鼓励更多人使用自行车共享系统可以减少汽车尾气排放，有助于改善城市空气质量。
3. 交通管理：监测特殊天气条件下的共享自行车使用情况可以帮助交通管理部门采取相应措施，以确保道路安全。

数据集描述

• instant：记录索引
• dteday：日期
• season：季节（1:冬季，2:春季，3:夏季，4:秋季）
• yr：年份（0: 2011, 1:2012）
• mnth：月份（1到12）
• hr：小时（0到23）
• holiday：天气是否为假日
• weekday：星期几
• workingday：是否是工作日
• weathersit：天气状况（1:晴天，2:多云，3:雨雪，4:暴雨）
• temp：标准化温度（摄氏度）
• atemp：标准化体感温度（摄氏度）
• hum：标准化湿度
• windspeed：标准化风速
• casual：非注册用户租赁数量
• registered：注册用户租赁数量
• cnt：总租赁自行车数量（包括非注册和注册用户）

模型选择与依赖库

为了实现项目目标，我们计划使用以下机器学习模型：

• 线性回归（LinearRegression）
• 岭回归（Ridge）
• Huber回归（HuberRegressor）
• 弹性网络回归（ElasticNetCV）
• 决策树回归（DecisionTreeRegressor）
• 随机森林回归（RandomForestRegressor）
• 极端随机树回归（ExtraTreesRegressor）
• 梯度提升回归（GradientBoostingRegressor）

我们将使用Python编程语言，并依赖于以下库来处理数据、构建模型和可视化结果：

• Pandas：用于数据清洗和预处理。
• NumPy：用于数值计算。
• Matplotlib和Seaborn：用于数据可视化。
• Scikit-learn：用于构建和评估机器学习模型。

代码实现

代码与数据集下载