纽约公共自行车系统大数据分析

机构

Todd Schneider

摘要

2015年纽约公共自行车系统达到1000万次骑行，使得它成为世界最大的自行车共享系统之一，因此作者利用大数据分析从2013年7月到2015年11月约2220万条公共自行车骑行的公共数据，产出本篇报告。

首先作者采取2015年9月16日的公共自行车出行数据，采取47969条出行记录，利用CartoDB的开源资料库制作可视化动态图，观察纽约市的一天出勤规律与城市自行车线路图，认为公共自行车也会有潮汐现象，需要公司来调度。

第二，以月度为横轴，自行车出行量为纵轴，总结出纽约自行车系统的出行趋势图，观察到工作日与休息日之间骑行高峰时间到来的差异。

第三，作者考察了年龄、性别对谷歌地图骑行时间预估准确性之间的关系，根据年龄、性别、出行距离和计算的平均出行速度来定义分组，结果发现，年轻的骑行者倾向于比年长骑行者骑得更快，男性倾向于比女性骑得更快，更远距离的出行比相对短的出行的平均速度更高。同时通过线性回归，结果显示岁数与自行车通勤时间呈现显著负相关关系。

最后报告以温度和天气作为自变量，考察对纽约自行车客流量的影响。结果发现客流量和每日最高温度之间是非线性关系。华氏30度到60度之间客流量快速增加，60度以上客流量和温度之间的关系相对较弱。同时使用nlsLM()函数校准模型进行数据预测，模型显示日温度从40度增加到60度，客流量增加了12100次出行、1英寸的降雨量和降低24度的温度有相同的影响，量化了温度、雨水和降雪对纽约公共自行车客流量的影响。

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