利用数据分析理解与可视化哥伦比亚特区首都共享单车系统以实现平衡目的

近年来，共享单车系统的受欢迎程度持续上升。管理和维护这些新兴系统是其中不可或缺的部分。可视化当前运营有助于更好地掌握系统性能。本文采用数据挖掘方法识别并可视化与共享单车运营和管理相关的一些重要因素。为整合数据，我们对在工作日和周末具有相似取车和还车特征的站点进行聚类。我们提供了每个聚类中心的时间特征，这可以作为一种简单实用的方法来近似估计站点的取车和还车数量。我们还基于站点的短缺和过剩定义了两个指标，以反映站点所需的平衡辅助程度。这些指标可以帮助利益相关者通过至少两种方式改善共享单车的用户体验：它可以作为平衡优化工作的补充，并且可以识别需要扩建的站点。我们挖掘了哥伦比亚特区区域共享单车数据，并讨论了该数据集的发现。我们考察了一年中不同季度以及高峰和非高峰时段的共享单车系统。发现表明，在工作日，大部分取车和还车发生在早晚高峰时段，而在周末，取车和还车则分布在全天。我们还表明，全天有超过40%的站点是相对自平衡的。在普通日子里无需担心这些站点，可以使平衡工作集中于更少的站点，从而可能提高平衡优化模型的效率。