Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Bay Area Bike Share Analysis (Introduction (Bay Area Bike Shareについて…
Bay Area Bike Share Analysis
Introduction
問題
回答
What kind of people use Bay Area Bike Share? (keyword: purpose, age, gender, marriage, job)
How does people use Bay Area Bike Share? (keyword: frequency of use, utility time, renting and returning place)
客層
年齢
子供
大人
年配
性別
男性
女性
中立
利用目的
観光
ビジネス
生活
結婚有無
職業
支払い方法
居住地域
利用内容
利用時間
利用頻度
場所
借りた場所
返却場所
利用時期
時間
季節
曜日
年
問い
データによって回答することができる質問を２つ以上考えろ
データ内容
Bay Area Bike Shareについて
サービス
オンデマンドレンタル自転車
各町のステーションで自転車をレンタルすることができる
同じ町のステーションならどこにでも返却することができる
30min以内に返却すれば時間超過料が発生しない
顧客
サービス提供範囲
Redwood City
San Francisco
Palo Alto
Mountain View
San Jose
支払い方法
年間契約
3days pass
24hour pass
データ解析プロセス
data wrangling
exploratory data analysis
Making questions
目的
ビジネスにおいて良い意思決定をする
ユーザへのサービスを向上する
観点
どのよう要因が，サービス利用者の増加に影響を与えるか？
Using Visualization to Communicate Findings in Data
問題
問い
どの視覚化されたデータがもっとも興味深い洞察を提供しているか？
テイラーの分析結果を元に自分で出した問いに答えることができるか？
回答
It's the figure that is "rides by time of day". Because I can easily understand the character of groups, commuters and tourists.
I can answer about people purpose by Tayler's Analysis. But, it can't other keywords. Because his analysis give the answer that people purpose are commuting and traveling. but, it doesn't include age, gender, marriage, job.
I can answer this question. Because his answer includes frequency of use, utility time, renting and returning place.
Tayler's Analysis
Shareについて
各町の全体に対する割合
dock
利用者(rides)
Station
利用者について（ある期間）
利用者数
平均使用時間
全利用時間
使用頻度について
一日の利用者数
平日
時系列
平均
週末
時系列
平均
最大
最小
利用者について
年間契約者
通勤者
#
BART社員少ない
#
通常購入者
旅行者
#
使用時期について
Weekday
年間契約者
通常購入者
時間帯
年間契約者
通常購入者
使用時間
短い時間（30min程度まで)
長い時間 (1hour以上)
使用場所について
各町
平均客数
年間客数変化
一日の平均客数
出来事時期
週末
休日
天候
雨
気温
49ers Game
Giants Game
Sharks Game
Americas Cup
BART Strike
Government Shutdown
各station
人気の出発地(Top10)
人気の到着地(Top10)
10位以下の出発地
10位以下の到着地
サンフランシスコ内のstation利用者数
合計
station数平均
ルート
出発地
TOP10
各場所利用数
目的地
TOP10
各場所利用者数
市内
市外
結論
もっとも多い利用
利用者
BART以外の通勤者
週末，休日は，旅行者が使う
町
天気影響
利用時間
分析されてないこと
各Stationの利用者別の利用状況
要求の多い地域について
提案
SOMAへ新しいstation作成
ビジネス地区
既存のstationが欠けている
通勤者の利用者が多い
他のstationに近接している
Data Wrangling
Task
load all of the packages and functions
run the second code cell to read a subset of the first trip data file
write a new file containing just the subset we are initially interested in.
Process
①import all necessary packages and functions
import csv
from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
from babs_datacheck import question_3
from babs_visualizations import usage_stats, usage_plot
from IPython.display import display
%matplotlib inline
②Read a subset of the data
③Write a new file containing just the subset
⑤Condensing the data
time
parameter list
ex) station name mapping
⑤Conforming data frame
Exploratory Data Analysis