[ 데이터 시각화] 자전거 대여 서비스 데이터 보기 - seaborn, matplotlib
혼자하는 데이터 생각 공유 자전거 대여 서비스 현황 데이터 출처 Bike Sharing Demand . . 01. 데이터 확인 시간 데이터 기준으로 총 10886 데이터가 12개의 항목으로 이루어져 있네요. < capital bikeshare 제공한 데이터 필드 > datetime - 연도-월-일 시:분:초 season - 1(봄), 2(여름), 3(가을), 4(겨울) holiday - 1(공휴일), 0 (공휴일 아님) workingday - 1(근무일), 0 (근무일 아님) weather - 1 (맑음 & 구름조금), 2 (안개 + 구름많음), 3 (눈,비 조금 + 천둥), 4 (많은 눈 + 우박) temp - 온도 (섭씨) atemp - 체감 온도 (섭씨) humidity - 습도 windspeed - 풍속 casual - 비회원 대여량 registered - 회원 대여량 count - 총 대여량 ( 회원 + 비회원 ) . . 02 . 날짜 기준으로 대여량 날짜 기준 총 대여량으론 2011년 대비 2012 대여량이 65% 정도로 크게 증가함을 확인 할 수 있고, 시간대별 데이터가 분석 할 필요가 있어 보인다. - 각 연도별 월, 계절별 데이터는 2011년도 대비 2012년 성장률이 커서 가중치를 두긴 애매하다. 분당 대여량, 초당 대여량 데이터는 확인 할 필요가 없는 결과 값이었다. . . 03. 시간대별 평일과 주말 대여량 시간대별 평일과 주말 대여량을 보면 평일은 출퇴근 시간 , 주말은 낮 시간 에 대여량이 많은 것으로 보인다. . . 04. 시간대별 요일 대여량 시간대별 요일 대여량은 위의 평일 주말 대여량과 크게 달라 보이지 않는다. - 다만 금요일 대여량이 낮 시간부터 저녁 시간까지 약간의 차이가 있는데 금요일 오후부터 주말의 시작으로 생각...