Seoul Bike Data 数据分析：使用 R 语言进行分析和可视化

ByteBuster

于 2023-08-27 06:30:29 发布

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本文使用 R 语言对 Seoul Bike Data 进行分析和可视化，探讨日期、季节和温度如何影响租赁次数。通过数据预处理、相关性分析和图表展示，发现租赁次数与季节和温度有显著关联，且与其他变量存在相关性。

Seoul Bike Data 数据分析：使用 R 语言进行分析和可视化

导入数据集
首先，我们需要导入数据集以进行分析。我们将使用 R 语言的 read.csv() 函数读取名为 SeoulBikeData.csv 的数据文件，并将其存储在一个名为 dataframe 的变量中。

# 导入数据集
dataframe <- read.csv("SeoulBikeData.csv")

数据集概览
接下来，我们可以使用一些函数来查看数据集的整体情况。

# 查看数据集的前几行
head(dataframe)

# 查看数据集的维度
dim(dataframe)

# 查看数据集的摘要统计信息
summary(dataframe)

数据预处理
在进行进一步的分析之前，我们需要对数据进行一些预处理操作。

# 删除不需要的列
dataframe <- dataframe[, -c(1, 2, 3, 4, 13)]

# 将日期和时间列合并为一个新的时间戳列
dataframe$Date <- as.Date(dataframe$Date)
dataframe$Time <- as.POSIXct(dataframe$Time, format = "%H:%M:%S")
dataframe$Timestamp <- as.POSIXct(paste(dataframe$Date, format(dat

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