Bike Sharing Demand EDA(Kaggle)

0. Data Field

datetime - hourly date + timestamp

season - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winter

holiday - whether the day is considered a holiday

workingday - whether the day is neither a weekend nor holiday

weather

1: Clear, Few clouds, Partly cloudy, Partly cloudy

2: Mist + Cloudy, Mist + Broken clouds, Mist + Few clouds, Mist

3: Light Snow, Light Rain + Thunderstorm + Scattered clouds, Light Rain + Scattered clouds

4: Heavy Rain + Ice Pallets + Thunderstorm + Mist, Snow + Fog

temp - temperature in Celsius

atemp - "feels like" temperature in Celsius

humidity - relative humidity

windspeed - wind speed

casual - number of non-registered user rentals initiated

registered - number of registered user rentals initiated

count - number of total rentals

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1.Boxplot - 데이터 확인

대여량은 특정구간에 몰려있음

계절 : 4월과 9월 사이가 대여량이 많다

출퇴근 시간대가 대여량이 많다.

큰차이는 없지만 근무하지 않는날이 좀더 대여량이 많다.

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2. pointplot - 시계열 데이터 확인

0 - 주말, 1 - 평일

1~4 : 흐린정도(1=맑음, 4=비)

1-겨울, 2-봄, 3-여름, 4-가을(미국 기준 계절)

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3. regplot - 날씨 특성 데이터 확인

온도, 풍속, 습도와 대여랑

4. barplot - 년도, 월별 대여량 확인

년도, 월별 대여량

 

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출처 : https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data