基于R语言的数据分析报告_r语言数据分析论文

基于R语言的数据分析报告

（很多同学私信反馈通过kaggle没办法下载数据集，我把数据集上传到百度云供大家取用，链接:https://pan.baidu.com/s/1S48WWmtK-BcgF3jkwMfivw 密码:3pd6，求点赞求关注！）

一、数据说明

本文进行数据分析所使用的数据是共享单车运营数据，记录了共享单车租赁的时间、地点、环境（包括季节，温度，湿度）等数据。该数据集来自 kaggle 上的开源项目：https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data。

通过分析这份数据，我们能观察到共享单车被使用的一般规律，用户的使用习惯，环境对共享单车运营带来的影响等有用信息，能够更好地帮助共享单车运营方的管理和研究城市的流动性。

二、数据分析

1. 读取数据

首先指定 wd 的路径，将数据集 train.csv 的数据读取到 R 语言中，使用变量 data 存储；在 train.csv 中，数据格式如下，每一条记录包括了时间、季节、是否是周末、是否是工作日、天气、温度、最高温度、湿度、风速、损坏车辆、登记使用车辆、总租赁车辆数等信息：

在本数据分析报告中，我们关注温度、湿度、风速、总租赁车辆数这四项数据，数据的读取如下：

library(showtext)
showtext_auto()

# 配置环境，读取数据
setwd("/Users/caitan/Desktop/方法论/rDataAnalysis")
data <- read.csv("train.csv", header = FALSE)

# 从data中读取温度、湿度、风速、损坏使用数据、登记使用数据，租赁总数据
temperature <- as.numeric(data[,6])
humidity <- as.numeric(data[,8])
windspeed <- as.numeric(data[,9])
casual <- as.numeric(data[,10])
register <- as.numeric(data[,11])
total <- as.numeric(data[,12]
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