前几天是小文人生中一个非常重要的纪念日，说不上里程碑，但也是非常值得纪念的一个日子，为此，小文骑着“hello bike”奔向庆祝的大道上。有人问，为什么要骑共享单车，那还用说吗？这是情（zhuang）调（bi）懂不懂…
那天之后，小文就想做一个关于共享单车的分析，上kaggle看见有一个数据集---bike sharing，那是美国华盛顿共享单车数据，也是非常适合练手的一个数据集。好，废话不多说，我们来分析一下共享单车的使用情况。
1.加载所需程序包
library(plyr)
library(dplyr)
library(caret)
library(rpart)
library(ggplot2)
library(Rmisc)
library(lubridate)
library(corrplot)
library(rpart.plot)
library(randomForest）
2. 数据探索
首先，读取数据，小文发现test数据集中只有9个变量，相对于train中的12个，缺少了registered，casual 还有count3个变量，因此小文先将这3个变量赋值为0，以便下面的数据处理。
利用lubridate包分解datetime变量，提取出年月日小时等新变量，因为数据集中包含季节变量，因此月就不单独提取出来。提取出来后，将年日小时季节以及天气变量转为因子以便接下来的分析。
而对于workingday和holiday变量，小文将其组合成新的变量day_type，分成三类，分别是工作日，节假日以及周末。
3. 描述性分析
- season，weather，holiday，workingday VS count
由上图可知：
（1）春季相对于其他三个季节而言，共享单车的平均使用量有所下降，这也是小文没想到的，冬季那么冷，居然平均使用量跟炎热的夏季或者凉爽的秋季相当，甚至在早上上班高峰期时比其他三个季节还要高出一些；
（2）天气对共享单车的平均使用量随着天气的好坏而变化，天气越好，平均使用量越高。这也正常，小文相信狂风暴雨还骑着单车的人肯定不是一般的人；
（3）在工作日，共享单车的使用集中在早高峰与晚高峰，而在节假日则集中在11点到16点。
- hour, day, year, day_type VS count
由上图可知：
（1）各个时间点对共享单车的使用量有一定的影响，大部分集中在白天，并且在早高峰与晚高峰出现峰值。小文相信半夜出来骑单车的人都是辛辛苦苦值夜班的劳动者，而不是睡不着出来吹吹风的夜猫子...
（2）随着平台上线时间的增长，使用共享单车的人也随着增多；
（3）共享单车的主要用途还是以上下班为主，因此周末，节假日的使用量则有所下降。
- temp, atemp, humidity, windspeed VS count
corr <- cor(all[c(6:9,12)])
由上图可知：
（1）temp与atemp相关性高达0.99，小文估计atemp是由temp衍生而来的，因此可以删除atemp变量；
（2）count与humidity相关性为-0.24，呈负相关性，而windspeed与count相关性仅有0.07，相关性弱。
4. 建模预测
分析可知：season,weather,holiday,workingday,hour,day,year,day_type,temp,atemp, humidity, windspeed变量对共享单车的影响还是比较明显的，接下来将通过随机森林算法进行预测。在预测之前，需将所有的非因子变量转化为因子变量，不然会提示出错，另外temp, humidity, windspeed变量分组太多不利于下面的预测，所以先用决策树进行分类。
文章的最后，小文唠叨一句，共享单车的确改变了人们的出行习惯，但是使用时或者停放时还是要多多注意，给自己带来方便的同时也请不要造成别人的麻烦！