Casualユーザーの貸出時間帯には特徴があるか?

EDASalon 自転車シェアのデータ (検討1)

質問

自転車貸し出し時間帯はResistrated/Casualの両者間で違いはあるか?

質問を設定した背景

Resistratedユーザーは通勤通学といった何らかの使用目的があると推測できるが、Casualユーザーの使用目的は推測しずらい。そこで、まずは、貸出時間から検討を始めてみる。

サマリー

  • Resistratedユーザーであっても、Non-workingdayはcasualユーザーと近い貸出時間帯で使用されている。
  • 一方、casualユーザーであっても、Workingdayは、8時台と17時台に小さいピークがある(ショルダーのようなピーク形状)。
  • これは、8時台と17時台のcasualユーザーは、Resistratedユーザーのような使用目的(おそらく通勤目的)を持っていることが推察される。
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今回の可視化から考えられること

  • 時間帯 (朝と夕方、昼間) によって使用目的が異なるのではないだろうか、Resistratedユーザーであっても。この点に関しては、他の変数で考えた方が良いだろう。

サマリーに至る過程

「登録ユーザー」、「カジュアルユーザー」毎に貸し出し件数を時間を可視化

目的: 時間に対する貸し出し件数をバーチャートで「登録ユーザー」、「カジュアルユーザー」毎に可視化し、特徴を把握する。

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結果

登録ユーザーは、出勤退勤時間帯で使用していると考えられる。

特徴1.登録ユーザーは3つの時間帯でピークをもつ。

  • 5時から10時
  • 12時前後
  • 15時から20時

特徴2.カジュアルユーザーは10時から17時にかけてのブロードなピーク。

備考:これらの傾向はどの月も変わらないので、月データをシーズンとしてまとめて扱ってもよさそう。

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【今後の解析に向けての疑問】

登録ユーザーによる貸し出し数は、気候によって変動しにくいのでは? 登録ユーザーにおいて、Workingday/Non-workingdayで二峰性のピークは変化しているか確認する。


「Resistrated」、「Casual」ユーザーのそれぞれにおいて、Workingday/Non-workingday毎の貸出数を貸出し時間に対して可視化

【前提の疑問】 Resistratedは、出勤退勤時間帯での使用が考えられる。 Non-workingdayのResisteredユーザーでも、casualユーザーに近い使用貸出時間 (10時から17時にかけてのブロードなピーク)の特徴があるのではないか?

方法

ResistratedユーザーデータをWorkingday/Non-workingdayに分け、貸出時間毎の貸出数を可視化

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CasualユーザーデータをWorkingday/Non-workingdayに分け、貸出時間毎の貸出数を可視化

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結果

  • Resistratedユーザーであっても、Non-workingdayはcasualユーザーと近い貸出時間帯で使用されている。
  • 一方、casualユーザーであっても、Workingdayは、8時台と17時台に小さいピークがある(ショルダーのようなピーク形状)。
  • これは、8時台と17時台のcasualユーザーは、Resistratedユーザーのような使用目的(おそらく通勤目的)を持っていることが推察される。
  • この点は、特徴的な時間帯ごとに貸出件数とは異なる特徴量を今後検討してみると良いかも。

こられをまとめたグラフは↓

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