【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛】初赛 B：美国纽约公共自行车使用量预测分析问题一Python代码分析

2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 B：美国纽约公共自行车使用量预测分析问题一

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1 题目

Citi Bike是纽约市在2013年启动的一项自行车共享出行计划，由“花旗银行”(Citi Bank)赞助并取名为“花旗单车”(Citi Bike)。在曼哈顿，布鲁克林，皇后区和泽西市有8,000辆自行车和500个车站。为纽约的居民和游客提供一种方便快捷，并且省钱的自行车出行方式。人们随处都能借到Citi Bank，并在他们的目的地归还。本案例的数据有两部分：第一部分是纽约市公共自行车的借还交易流水表。Citi Bik自行车与共享单车不同，不能使用手机扫码在任意地点借还车，而需要使用固定的自行车桩借还车，数据集包含2013年7月1日至2016年8 月31日共38个月（1158天）的数据，每个月一个文件。其中2013年7月到2014年8 月的数据格式与其它年月的数据格式有所差别，具体体现在变量starttime和stoptime的存储格式不同。

第二部分是纽约市那段时间的天气数据，并存储在weather_data_NYC.csv文件中，该文件包含2010年至2016年的小时级别的天气数据。

公共自行车数据字段表

变量编号	变量名	变量含义	变量取值及说明
1	trip duration	旅行时长	骑行时间，数值型，秒
2	start time	出发时间	借车时间，字符串，m/d/YYY HH:MM:SS
3	stop time	结束时间	还车时间，字符串，m/d/YYY HH:MM:SS
4	start station id	借车站点编号	定性变量，站点唯一编号
5	start station name	借车站点名称	字符串
6	start station latitude	借车站点维度	数值型
7	start station longtude	借车站点经度	数值型
8	end station id	还车站点编号	定性变量，站点唯一编号
9	end station name	还车站点名称	字符串
10	end station latitude	还车站点纬度	数值型
11	end station longitude	还车站点经度	数值型
12	bile id	自行车编号	定性变量，自行车唯一编号
13	Use type	用户类型	Subscriber:年度用户； Customer：24小时或者7天的临时用户
14	birth year	出生年份	仅此列存在缺失值
15	gender	性别	0：未知 1：男性 2：女性

天气数据字段简介表

变量编号	变量名	变量含义	变量取值及说明
1	date	日期	字符串
2	time	时间	EDT(Eastern Daylight Timing)指美国东部夏令单位
3	temperature	气温	单位：℃
4	dew_poit	露点	单位：℃
5	humidity	湿度	百分数
6	pressure	海平面气压	单位：百帕
7	visibility	能见度	单位：千米
8	wind_direction	风向	离散型，类别包括west,calm等
9	wind_speed	风速	单位：千米每小时
10	moment_wind_speed	瞬间风速	单位：千米每小时
11	precipitation	降水量	单位：毫米，存在缺失值
12	activity	活动	离散型，类别包括snow等
13	conditions	状态	离散型，类别包括overcast,light snow等
14	WindDirDegrees	风向角	连续型，取值为0~359
15	DateUTC	格林尼治时间	YYY/m/d HH:MM

二、解决问题

自行车借还情况功能实现：

实现各个站点在一天的自行车借还情况网络图，该网络图是有向图，箭头从借车站点指向还车站点（很多站点之间同时有借还记录，所以大部分站点两两之间是双向连接）。

（一）以2014年8月3日为例进行网络分析，实现自行车借还网络图，计算网络图的节点数，边数，网络密度（表示边的个数占所有可能的连接比例数），给出计算过程和画图结果。

（二）使用上述的网络分析图，对经度位于40.695~40.72，纬度位于- 74.023~-73.973之间的局域网区域进行分析，计算出平均最短路径长度（所有点两两之间的最短路径长度进行算数平均）和网络直径（被定义网络中最短路径的最大值）。

聚类分析

对于2013年7月1日至2015年8月31日数据集的自行车数据进行聚类分析，选择合适的聚类数量K值，至少选择两种聚类算法进行聚类，并且比较不同的聚类方法以及分析聚类结果。

站点借车量的预测分析：

对所有站点公共自行车的借车量预测，预测出未来的单日借车量。将2013年 7月-2015年7月数据作为训练集，2015年8月1-31日的数据作为测试集，预测2015 年8月1-31日每天的自行车单日借车量。给出每个站点预测结果的MAPE，并且给出模型的参数数量，最后算出所有站点的MAPE的均值（注：测试集不能参与到训练和验证中，否则作违规处理）。
$\frac{1}{n} \sum{|\frac{y_i-\hat{y_i}}{y_i}|} \times 100\%$

2 问题分析

2.1 问题一

绘制有向图

a. 读入数据并分别提取“起始站点编号”和“结束站点编号”两列数据，构建自行车借还网络图。

b. 对于第一步构建的网络图，我们需要计算网络图的节点数，边数，网络密度。节点数即为站点数，边数为借还次数。网络密度为边的数量占所有可能的连接比例。

c. 画出自行车借还网络图。

e. 计算平均最短路径长度和网络直径

首先选出符合条件（经度位于40.695~40.72，纬度位于- 74.023~-73.973之间）的借车站点和还车站点，并以它们为节点构建一个子图进行分析。然后可以直接使用networkx库中的函数来计算平均最短路径长度和网络直径。

2.2 问题二

数据预处理：对进行数据清洗和特征提取。可以使用PCA、LDA算法进行降维，减小计算复杂度。
聚类算法：
a. K-means: 进行数据聚类时，选择不同的K值进行多次试验，选取最优的聚类结果。可以使用轮廓系数、Calinski-Harabaz指数等评价指标进行比较和选择。
b. DBSCAN: 利用密度对数据点进行聚类，不需要预先指定聚类的数量。使用基于密度的聚类算法时，可以通过调整半径参数和密度参数来得到不同聚类效果。
c. 层次聚类：可分为自顶向下和自底向上两种方式。通过迭代计算每个数据点之间的相似度，将数据点逐渐合并，最后得到聚类结果。

d.改进的聚类算法

e. 深度聚类算法
聚类结果分析：选择最优的聚类结果后，对不同类别骑车的用户进行画像。分析每个类别的用户行为特征。

2.3 问题三

导入数据并进行数据预处理，整合以站点为单位的借车数据。
对数据进行时间序列分析，使用ARIMA模型进行单日借车量预测。
使用时间序列交叉验证方法进行模型评估，计算每个站点预测结果的MAPE。
计算所有站点的MAPE的均值，给出模型的参数数量。

3 Python代码实现

3.1 问题一

以1000条数据为例

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
data = pd.read_csv('初赛数据集/2013-08 - Citi Bike trip data.csv')
df = data[0:1000]。。。略# 添加边
# 添加自行车借还关系作为网络图的边
for idx, row in df.iterrows():G.add_edge(row['start station id'], row['end station id'])# 获取节点数和边数
node_num = G.number_of_nodes()
edge_num = G.number_of_edges()# 计算网络密度
density = nx.density(G)
plt.figure(figsize=(15,10))
# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G, k=0.1) # 用Spring算法布局网络图
nx.draw_networkx(G, pos=pos, node_size=20, edge_color='gray', alpha=0.5)
plt.savefig('img/有向图.png',dpi=300)
plt.show()# 输出结果
print('节点数：', node_num)
print('边数：', edge_num)
print('网络密度：', density)

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import pandas as pd
import networkx as nx# 导入数据
df = pd.read_csv('初赛数据集/2013-08 - Citi Bike trip data.csv')# 筛选符合条件的借还车站点
df_filtered = df[(df['start station longitude']>=-74.023) & (df['start station longitude']<=-73.973) &(df['end station longitude']>=-74.023) & (df['end station longitude']<=-73.973) &(df['start station latitude']>=40.695) & (df['start station latitude']<=40.72) &(df['end station latitude']>=40.695) & (df['end station latitude']<=40.72)]。。。略# 添加边
# 添加自行车借还关系作为网络图的边
for idx, row in df_filtered.iterrows():G.add_edge(row['start station id'], row['end station id'])# 计算平均最短路径长度和网络直径
average_shortest_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)
diameter = nx.diameter(G)# 输出结果
print('平均最短路径长度:', average_shortest_path_length)
print('网络直径:', diameter)