Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个学长做的数据分析项目，基于大数据的共享单车数据分析
毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末)
🧿 选题指导, 项目分享：见文末
公共交通工具的“最后一公里”是城市居民出行采用公共交通出行的主要障碍，也是建设绿色城市、低碳城市过程中面临的主要挑战。
共享单车（自行车）企业通过在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供服务，完成交通行业最后一块“拼图”，带动居民使用其他公共交通wps官网的下载地方怎么找工具的热情，也与其他公共交通方式产生协同效应。
共享单车是一种分时租赁模式，也是一种新型绿色环保共享经济。自2014年ofo首次提出共享单车概念，至今已陆续产生了25个共享单车品牌，与传统的有桩借还自行车相比，无桩的共享单车自由度更高，广受用户好评。
本次分析拟取2017年5月中旬某共享单车在北京地区的车辆订单数据，从时间、空间、频次三个维度进行分析，对该品牌共享单车的发展方向提出改善性意见。
3.1.1 数据预处理——每日使用量分析
3.1.2 连续7天的单wps office 的官方的下载的网址在哪(wps office下载好怎么做表格)日使用分析结论
工作日相较于周末使用量更多分别比较工作日与周末的使用量，整体趋势为稳步增长趋势
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3.1.3 数据预处理——每日不同时间段的使用量分析
3.1.4 每日不同时间段使用量分析结论
工作日早晚各有一个峰值，中午12点有一个小峰值,说明工作日的单车使用时间符合通勤高峰时间规律，工作日的使用场景以通勤为主，还伴有部分午餐时间的使用周末在8点至21点区间内使用量平缓分布，中午11至12点、晚5点至7点各有一个小高峰，说明周末的单车使用时间与午餐、晚餐时间相关，即周末的使用场景以休闲、聚餐为主结合前述单日总使用量的对比，通勤需求产生的使用量更大，可能产生潮汐现象（后续具体分析）可以选择工作日非高峰时段或周末进行单车维修、保养等工作
3.1.5 数据预处理——骑行距离的分析
3.1.6 数据预处理——高峰期单车迁移情况分析
3.1.7 数据预处理——用户使用频次分析
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一周内用户的使用次数大量分布在10次以下，50%的用户使用次数为4次及以下
周末期间用户使用单车的次数普遍分布在3次及以下
工作日期间用户使用共享单车的次数普遍分布在5次及以下，使用3次及以下的用户占比近一半
工作日期间的用户使用频次有较大提升空间，通勤时段用户有大量使用需求，但总体来看使用频次仍偏低，考虑改进两个因素
因素一 高峰时段的车辆分布情况，是否因wps office的免费版的下载地方为高峰时段车辆数量不足，导致用户无法使用到单车
因素二 用户粘性差，是否用户对本品牌的单车选择倾向性低，可以考虑加大月卡等套餐的推广力度，或提升本品牌单车品质
*工作日期间使用单车次数6次及以上的用户为高粘性用户，占比约30%
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工作日早晚高峰的通勤需求和午餐时间部分用户外出用餐需求周末午餐、晚餐时间外出就餐需求，以及白天无明显峰值的外出需求短距离骑行（1.4公里内）
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工作日高峰期时间段有明显的潮汐现象，可以提前增加高用车需求区域的单车投放量用户使用频次有提升空间，考虑到工作日的通勤需求，五个工作日期间有近50%的用户使用频次不超过三次，用户粘性较差，可以推广月卡或优惠套餐等进一步提升用户粘性