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1、共享单车数据可视化分析(Python/Seaborn项目数据来自kaggle项目的BikeShareDemand，数据分析采用Python 可视化。1.影响自行车共享租赁数量的因素有哪些？有什么影响？2.理解数据变量的解释:3 。数据清洗1)数据预处理:数据完好无损；2)特征工程:从datetime中提取年、月、日、时、周等时间信息；4.可视化分析1)自行车使用情况分析在天气维度(天气、温度、湿度和风速相关性)可以看出，整体租车，
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温度和使用量正相关，湿度和使用量负相关，风速和使用量几乎没有相关性。从图中可以看出，使用量与温度、湿度、风速的关系是有限的。2)时间维度(月、季、时、周等)的单车使用情况分析。)显示节假日和周末/工作日租车数量基本持平。图1显示，2012年自行车共享领域的消费比2011年有所增长，消费者数量增长了1.5~2倍。

2、急求《PowerBI商业数据分析与可视化》这本书的PDFPowerBI Business数据分析Project Practice是power bi工具的业务数据分析实用指南。以下是对本书的评价:实用性强:本书通过实际项目从数据准备、数据建模、数据等方面详细介绍了如何使用PowerBI做业务-1可视化等。书中提供了大量的实际案例和例子，读者可以通过跟随书中的实际项目快速掌握使用PowerBI的技巧。

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3、如何将数据进行数据可视化展现