通讯数据发现：自行车共享数据集的探索性和解释性数据分析

交流数据发现 自行车共享数据集的探索性和解释性数据分析 数据集 数据包含有关在覆盖旧金山湾大区的自行车共享系统中进行的个人骑行的信息。 有4646辆自行车。 数据集包含183412行或自行车旅行和16列。 介绍 该项目分为两个部分，展示了数据可视化技术在数据分析过程中的重要性和价值。 在第一部分中，我使用Python可视化库从单个变量的图到多个变量的图来系统地探索选定的数据集。 在第二部分中，我做了一个简短的演示，说明了您在所选数据集中发现的有趣的特性，趋势和关系。 传达发现的主要方法是通过将我的探索性可视化从第一部分转变为优美的解释性可视化来完成的。 我需要安装什么？ 该项目使用Python 3，旨在通过Jupyter Notebooks IDE完成。 强烈建议您使用来安装Python，因为该发行版包括所有必需的Python库以及Jupyter Notebooks。 预期在该项目中将使