基于sklearn和seaborn 的共享单车可视化分析研究

共享单车越来越火，随之而来的问题也越来越多。中国是自行车大国，特别是北上广等人口密集且骑行需求量大的城市，均会在有限的资源和庞大的出行需求之间出现矛盾。

对区域共享单车的需求量的研究可以掌握租车用户的出行规律，为单车的调度提供帮助，这对新模式下的公共自行车系统的的发展来说具有至关重要的意义。随着共享单车推广运营，每天都会产生大量用户数据信息，我们可以从这些信息中分析用户的租车行为习惯。有很多因素都可能影响用户的出行方式,比如社会因素、环境因素以及气候因素等等。怎样从这些各种各样的数据中挖掘出有效信息，对运营商来说意义重大，然而，共享单车的用户租车数据量大，信息繁杂，影响用户租用单车的因素也各不相同，这也在一定程度上构成了挑战。

大数据时代下的数据挖掘技术能很好地处理这类数据问题，可以用这些技术对数据进行实时分析，保证单车调度的有效实施。利用可视化技术能将数据更加直观的进行展示，使运营商能准确掌握用户的租车行为规律。通过对共享单车数据进行数据挖掘，我们可以找出数据背后的潜在价值，为运营商做出各种决策提供可靠的保障。

本文通过功能和架构两方面进行设计建模,依托Python+Pycharm开发平台，基于Matplotlib、Sklearn对区域单车进行预测和可视化分析。

数据爬取也被称为爬虫或者网页蜘蛛，通过搜索互联网中存储的关键信息，对信息进行整理、提取、存储。蜘蛛的核心是关键字，通过关键字延伸相应的信息。目前是大数据时代，通过大数据可以获取相应的热门信息。在互联网中一般都是通过一定规则来构建网页信息，爬虫可以自动抓取万维网上信息的程序，是搜索引擎的重要组成部分。传统的爬虫通过若干个URL开始。获取URL上面的网页内容，根据网页分析算法过滤关键字相关的信息。

 爬虫是通过预设的规则进行网络爬取的工具，以前信息采取工作繁琐，效率低下，而采用网页信息自动爬取工具，可以快速的搜索各大网站，提取网页的图片、文字、音频等数据。

目前可以将爬虫分为四类，包括通用网络爬虫、聚焦爬虫、增量式网页爬虫、深层网络爬虫。通用网络爬虫，目的是收取外部网络中所有的网页，然后进行信息存储。网络爬虫对计算机的性能要求很高，爬取的数量巨大，也要求一定数量的存储空间。通用网络爬虫得到的网页信息，对行业数据分析来说意义不大，没有存储关键字，不能反映用户真实的数据需求，所以具有一定的局限性。聚焦网络爬虫，指的是聚焦某一个主题进行选择性搜索，缩小互联网中的范围，可以较为精确的定位爬取的数据主题，节约了服务器的空间，通过聚焦爬虫技术，可以为用户提供某一行业的关键字信息，在目前使用范围较广。增量式网络爬虫指的是对目标网站发生改变的内容进行爬取，如果目标网站没有改变，那么将不会爬取。目的是获取最新的网页和数据，这类爬虫在搜索引擎上使用较广，用户通过关键字可以搜索到最新的网页数据、而非历史缓存记录。深层次网络爬虫指的是对目标网站进行深层次获取，传统搜索中只获取关键字，得到的静态页面，通过静态页面超级链接进入的二级或者三级页面并未获取。通过深层次网络爬虫可以获取非静态页面内容。

目前网络爬虫语言范围比较广泛，比如传统的Java语言、PHP语言、C语言等都可以通过分析目标网站的结构，进行数据采集，但是这些语言的代码量非常高，也需要经常修改功能代码才能获取关键字数据。本文选择python语言进行关键字处理，比起这些传统语言效率更高，代码量更少，适用爬虫技术，还可以用于挖掘数据、和自动化检测等。

本共享单车可视化分析平台首先收集共享单车的数据，对数据进行采集。共享单车数据包括日期、共享单车数量、是否假期、周数、风力、时间、人数、温度、湿度等信息，存储在CSV表格文件中。然后对数据进行处理，完成特征转化。接着对缺失值进行可视化查询，分析共享单车租用影响的因素，对数据进行训练，生成可视化数据预测图形。

其中数据清洗和加工方法包括数据映射处理、数据归一化处理、特征数据转换和数据合并处理。

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