自行车共享计划数据分析与市场潜力探索

CityBike是纽约市的一家自行车租赁公司，利用2019年8月的数据进行客户人口统计、租赁时长以及旅行起止地点的分析。数据显示，自行车使用高峰主要集中在通勤时间，特别受到女性、男性和性别不明用户的欢迎。大多数骑行时间都在20分钟内，几乎所有用户的旅行时间不超过1小时。数据经过Python重新计算，通过Tableau生成可视化效果。

共享单车系统提供自动租车、还车的服务，用户可灵活租还车辆。这些系统可收集包含旅行持续时间、出发/到达地点和耗时的详细数据，充当传感网络，用于研究城市出行。本次比赛要求参赛者结合历史使用模式和天气数据，预测华盛顿特区首都共享单车计划的租车需求。

Matlab代码优化BikeShare预测使用自行车共享数据预测将预订的自行车数量CMSC 678-机器学习-2016年秋季-最终项目学生姓名： Phanindra Kumar Kannaji（pkanna1） Venkata Rami Reddy Bujunuru（bo26494）项目文件包括以下部分：数据：自行车每年共享数据和天气数据单个文件，并最终生成带有完整组合数据的.mat文件。 bike_ .csv天气_ .csv bikeShareData.mat-整个数据images：不同图的输出，其文件名指示所使用的算法，并在运行时设置参数。 matlab：matlab代码，由我们编写的代码和少量自动生成的代码组成。幻灯片：我们的演示幻灯片和最终论文。自述文件和自述文件：* this Matlab代码： dataExtract.m：一种功能，用于从自行车共享数据和天气数据中提取数据，并根据时间以小时为基础将它们组合在一起。 dataCombine.m：这是要合并来自多年的数据，并进行预处理和后处理步骤以对数据进行分类和组织，然后再将其提供

为确保文件正常运行，已对系统文件进行修正并重新打包为两个。请下载第一个。 如安装或运行过程中遇到问题，请及时联系。

这是一个MATLAB / Simulink中简单自行车模型代码的存储库，包含状态空间、传递函数以及线性轮胎模型的全积分形式三种形式。该代码使用R2020b构建和测试，如果您使用的是早期版本，请编辑脚本并更改模型名称以确保兼容性。

探索公共自行车服务系统优化，运用大数据分析自行车使用模式，提升系统效率和用户体验。

该视频演示了凯泽斯劳滕大学 (TUK) 研讨会项目中创建的模拟器的使用方法。模拟器模型包含一个平面车辆模型，该模型上附有一个带有控制力矩陀螺仪 (CMG) 的倒立摆。 该模拟器的用途: 通过将车辆速度设置为零，使用 CMG 对平衡控制算法进行仿真和实验验证。 通过将摆角设置为 180° 并将飞轮速度设置为零，对车辆运动控制进行仿真和实验验证。 自行车运动控制算法的仿真和实验验证。 项目参与者: Dinesh Thirumurugan Bhavesh Kataria Allauddin Shaikh

市场研究的数据分析过程涵盖问卷设计、数据录入、查错、探索性分析以及确证/结论性分析。这些步骤是研究的基础，问卷设计的严谨性和数据的完备性至关重要，它们直接影响统计工具的有效性。数据分析包括大量的交叉表数据，支持研究结论的形成。通过高级统计技术进行深入的数据挖掘和分析，结合营销理论，为研究结论提供深入的见解和实质性建议。

这个项目采用了ASP.NET和SQLServer技术，以三层架构模式为基础进行开发。源码经过本地编译验证可直接运行，适合毕设和课设使用。项目难度适中，经过助教审定，保证质量，可满足学习和实际应用需求。