摘要随私家车数量的快速发展，交通资源日益紧缺，一线城市已因为交通堵塞大大的增加了出行的时间成本。大力发展公共交通是缓解交通压力的有效手段。以东京为例，所有的住宅中距离最近的车站不足500米的占比达到61.9%，超过一千米的只有0.53%[1]。而很多中国民众因为家与车站的距离稍远而放弃选择公共交通。共享单车的出现改善了这一问题，鼓励了更多的人选择公共交通。本文将基于纽约的城市自行车数据对其进行数据可视化，并爬取相关的天气信息，建立线性模型预测每日公共自行车的的使用量，从而利于公共自行车管理者优车站设置以及车辆调配。关键字：公共交通；共享单车；数据可视化；线性回归AbstractWiththerapiddevelopmentofthenumberofprivatecars,thetransportationresourcesarebecomingincreasinglyscarce.Thefirst-tiercitieshavegreatlyincreasedtraveltimecostsduetotrafficcongestion.Vigorouslydevelopingpublictransportisaneffectivemeanstoeasetrafficpressure.TakeTokyoasanexample.Thepercentageofallhomesthatarelessthan500metersfromtheneareststationis61.9%,andonly0.53%isoveronekilometer.ManyChinesepeoplehavegivenuponpublictransportationbecauseofthedistancebetweentheirhomeandthestation.Theemergenceofsharedbicycleshasimprovedthisproblemandencouragedmorepeopletochoosepublictransport.ThisarticlewillbebasedonNewYorkCity’surbanbicycledatatovisualizethedata,andcrawlrelatedweatherinformation,establishalinearmodeltoforecastthedailyuseofpublicbikes,whichwillbenefitthepublicbicycleoperatorstosettheoptimalstationandvehicledeployment.KeyWord:transportationresources;sharedbike;datavisualization;linearregression目录1.背景介绍“最后一公里”是阻碍公共交通普及与发展的痛点，人们在“最后一公里”中出行成本较高同时也存在一定的社会不安全因素，例如刺激了不安全的摩的或者三轮车等非正规运营手段的发展，并且这部分运营车辆时长出现闯红灯、乱停放等妨害交通秩序的行为，大大影响了交通管理和乘客的人生安全。另外，部分市民因为车站与家的距离稍远，也在一定程度上打击了这部分市民选择乘坐公共交通的积极性，共享单车的出现以及市场化，为解决“最后一公里”难题提供了全新的解决方案，降低了市民在最后一公里的出行成本，打击了黑车市场，填补了住宅到车站的公共交通空隙，有利于推行绿色环保的出行理念[2]。2014年起，共享单车逐步投放到中国的各个大学，由于共享单车十分适合大学生以及部分高校教职工的需要，共享单车在高校市场慢慢站稳脚跟，并在这次成功的尝试后把市场拓展到城市中，逐渐成为具有竞争优势的新兴出行交通工具。新事物的诞生必然伴随着许多问题，第一是没车，在很多人流量特别少的并且地理位置相对比较偏僻的地方，车辆流动速度比较缓慢，当一辆车被骑走时，很难预测下一辆车什么时候会骑回来，这个问题到最后会演变为无车可骑的窘境；第二对于人流量大的地方，无论共享单车的数量多么充足，这批共享单车只能满足第一批“抢到”共享单车的用户，后来者也很有可能面临无车可骑的问题，在上下班高峰期，类似情况并不少见[3]。总结以上提出的问题，是共享单车管理效率的问题，如何提高共享单车的利用率，在什么地方投放共享单车，如何设置投放的频率，是提升共享单车服务水平的一大关键。本文将围绕纽约城市共享单车的使用数据进行数据可视化，体现每个位置共享单车的使用情况，并根据天气、工作日与非工作日、假期等建立适当的模型来预测共享单车的使用量。2.数据获取、处理与可视化2.1获取城市自行车使用数据CitiBike是一家位于纽约的私有盈利的公共自行车公司，自2013年5月开始运营，目前也是美国最大的公共自行车，因此我们选用该公司的数据进行研究。从纽约CitiBike官方网站（https://www.citibikenyc.com/system-data）直下载自行车使用数据。Citibike官网记录数据自2013年6月至今，选用其中一年，即从2017年4月1日至2018年3月31日的数据作为研究对象。数据总量约为1200万骑行数据。Tabl...
