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前言：我们掌握多种数据分析工具不是为了炫耀技能，而是为了用最快、最简便、最适合的方法进行数据分析。
首先在python中查看
将共享单车csv数据导入python中，并查看数据的框架，类型以及是否有空值和错误值
数据一共有10886行，12列
数据一共有十二个字段
所有字段列中的数据都没有空
字段意思
根据数据分析思路，可知在此数据分析案例中不需要数据清洗也不需要建模，制图较多，所以选择Excel软件进行数据分析
增加变量
分列出hours变量
提取出year变量
提取出month变量
提取出week变量
1.共享单车的年租赁情况
2012年的租车数量明显高于2011年
2012年较2011年相比租赁率同比增长了66.69%
2.共享单车的月租赁情况
租车量最多的月份为6-10月
3.共享单车的日租赁情况
一周之中，租赁数量最多的是星期四到星期六
共享单车的不同时段租赁情况
早上7点到晚上8点之间是共享单车租赁的集中时期
4.共享单车的租赁方式占比
登记租用的数量占81%，临时租用的数量占19%说明共享单车的管理比较规范
5.是否节假日共享单车的租赁情况
2011年
2012年
结论：在非节假日的时候，人们对共享单车的需求量比较大
6.是否工作日共享单车租赁的情况
2011年
2012年
结论：在工作日的时候，人们对共享单车的需求量较大。
7.不同的季节里共享单车租赁的情况
2011年
2012年
结论：在夏季、秋季和冬季，人们对共享单车的需求量比较大
8.不同的温度下共享单车的平均租赁情况
结论：共享单车的租赁数量会随着温度增加而增加，当温度到达40度时，租赁数会有所下降
9.不同的湿度下共享单车的平均租赁情况
结论：湿度在20-40度之间时，是共享单车的租赁高峰期，超过40度，租车人数下降，低于20度，几乎没有人租车
10.不同的风速下共享单车的平均租赁情况
结论：风速超过40，恶劣天气，租车人数会下降
11.什么因素可能会影响租赁人数？对连续性变量的因素进行线性相关分析
相关系数 |r| 大于0.3 小于0.8 为中度相关
总结：温度和租赁数呈现中度相关，但是不能肯定的说如果租赁数出现大幅度的增长或者下降的情况就一定与温度有关，本文出现的社会因素和自然因素都是不可控因素，运营人员还可以深挖一下产品本身、租赁价格、竞品的相关数据。
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