EDA Salon 第3回 - 自転車のレンタルデータ

今月は日本の街中でよく見かけるようになった、自転車のレンタルに関するデータです。このデータを元に、探索的にデータ分析してみてください！

データの場所

データはこちらからダウンロードしてください。

データについて

このデータは、ポルトガルにあるポルト大学とLIAAD(Laboratory of Artificial Intelligence and Decision Support)が共同で公開しているデータで、チャートやアナリティクスで使いやすいように加工したものです。

元のデータはこちらから。

データの説明

それぞれの列の説明です。

• Date - 日付
• Season - 季節
• Month - 月
• Hour - 時間
• Holiday - 0:通常日、1:祝日
• Weekday - 曜日
• Workingday - 0:休日、1:平日
• Weathersit - 1:快晴、2:曇り、3:小雨や小雪、4:大雨や大雪
• Temp - 摂氏の温度
• Atemp - 摂氏の体感温度
• Hum - 湿度
• Windspeed - 風速
• Casual - カジュアルユーザーのレンタル数
• Registered - 登録済みユーザーのレンタル数
• Count - カジュアルと登録済みを含むレンタルの合計数

サンプルの質問

データを探索的に分析するにあたって、最初に設定する質問は自分が興味のある質問を設定してみてください。

もし、どういった質問をすればいいのかわからない場合は、以下の質問を参考にしてみてください。

• 貸し出し件数は何時に多くなる傾向がありますか？
• 温度と貸し出し件数にはどのような関係性がありますか？
• カジュアルユーザーまたは登録済みユーザーの増減には何が影響していますか？

EDA Salonへの参加方法

Exploratoryでデータを可視化したり、分析したら、それをノートに簡単にまとめて、「EDASalon」というタグ付きでパブリッシュしてみて下さい！

EDA Salonへの参加方法の詳細は下記をご覧ください。

• EDA Salon: 探索的データ分析をみんなで学ぶ場

• EDA Salonへの参加方法

Exploratoryをまだ持っていない方

Exploratoryをまだお持ちでない方は、30日間の無料トライアルがありますので、この機会にサインアップしてぜひ試してみてください。

• Exploratoryの無料トライアルを始める方法

みなさんのご参加お待ちしております！