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1、共享单车数据 可视化分析(Python/Seaborn项目数据来自kaggle项目的BikeShareDemand,数据分析采用Python 可视化 。1.影响自行车共享租赁数量的因素有哪些?有什么影响?2.理解数据变量的解释:3 。数据清洗1)数据预处理:数据完好无损;2)特征工程:从datetime中提取年、月、日、时、周等时间信息;4.可视化分析1)自行车使用情况分析在天气维度(天气、温度、湿度和风速相关性)可以看出,整体租车,
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温度和使用量正相关,湿度和使用量负相关,风速和使用量几乎没有相关性 。从图中可以看出,使用量与温度、湿度、风速的关系是有限的 。2)时间维度(月、季、时、周等)的单车使用情况分析 。)显示节假日和周末/工作日租车数量基本持平 。图1显示,2012年自行车共享领域的消费比2011年有所增长,消费者数量增长了1.5~2倍 。

2、急求《PowerBI商业 数据分析与 可视化》这本书的PDFPowerBI Business数据分析Project Practice是power bi工具的业务数据分析实用指南 。以下是对本书的评价:实用性强:本书通过实际项目从数据准备、数据建模、数据等方面详细介绍了如何使用PowerBI做业务-1可视化等 。书中提供了大量的实际案例和例子,读者可以通过跟随书中的实际项目快速掌握使用PowerBI的技巧 。

对于初学者来说,这本书可以作为全面的入门指南;对于有一定经验的用户 , 本书还提供了更深入的技术和应用 。丰富的实例:本书通过大量实际案例演示了PowerBI的使用,从而帮助读者了解如何应用PowerBI解决实际业务数据分析问题 。这些例子包括销售分析、客户分析、财务分析等等,涵盖了不同的行业和应用场景,让读者能够更好地将书中的知识运用到实际工作中 。

3、如何将数据进行数据 可视化展现

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