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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. 数据读取与清洗:使用pandas读取CSV或JSON
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