【2020冬季挑战赛】《都市迹》FINEBI可视化作品

城落满芯

1.选手简介

1.1.选手介绍

帆软社区用户名：城落满芯

职业简介：报表开发工程师，日常的工作主要是报表的开发和运维？那是不可能的。主要做的是大数据相关的工作，数仓建设、模型设计、应用搭建等一系列数据可视化之前的工作。很少会将数据做成成果报告，展现在大众面前。同时也渴望着能用自己的分析方法将数据中的乐趣用有趣的方式表达出来，那么FINEBI就是一个不错的选择。

1.2.参赛初衷

看到大赛宣传的时候，只是想着能为着一个目标而去努力，用已有的知识技能储备去完成一个有趣的数据分析报告。用较为美观的方式展现数据的乐趣。从不断的锻炼和成就中，带动身旁的人对其产生兴趣，那么自己也就成为大师了。

2.作品介绍

2.1.业务背景介绍&数据来源

背景介绍：本作品主要通过上海市一个月的共享单车骑行数据，分析上海市区选择绿色出行的人们的喜好，以及上海市的交通高峰期人潮涌动的流向。查找上海市默默奋斗的弄潮儿。
数据来源：和鲸社区{kesci}https://www.kesci.com/home/dataset

2.2.分析思路

根据现实生活中的实际经验，分为四个模块、区域分析、时间分析、时段分析、车辆分析。

2.3.数据整理

主要数据处理过程

数据源	表名	处理过程	使用出处
EXCEL	Excel_mobike	合鲸社区下载	源数据
EXCEL	序号尾表	自增序号500行	辅助表
EXCEL	各区坐标	网络拾取上海市各区经纬度	辅助表
自助数据集	单车数据处理_转换	数据清洗过程，时间转换，基础指标计算、经纬度转换	辅助表
自主数据集	时钟分析	时间处理，分组汇总	仪表板使用
自主数据集	时段分析	时间处理，分组汇总	仪表板使用
自主数据集	周骑行分析	时间处理，分组汇总	仪表板使用
自主数据集	区域分析明细	坐标转换，匹配区域名称分组汇总	辅助表
自助数据集	区域流向分析	分组汇总	仪表盘使用
自助数据集	单车复用分析	分组汇总	仪表盘使用
自主数据集	用车距离用车时长分析	分组赋值，分组汇总	仪表盘使用
自助数据集	笛卡尔积	单行切割多行，经纬度分离	仪表盘使用

对数据整合清洗的主要方法

（1）骑行距离计算方法：

6371004 * ACOS((SIN(RADIANS(${单车数据处理_转换_start_location_y}))*SIN(RADIANS(${单车数据处理_转换_end_location_y}))+COS(RADIANS(${单车数据处理_转换_start_location_y}))*COS(RADIANS(${单车数据处理_转换_end_location_y}))*COS(RADIANS(${单车数据处理_转换_end_location_x}-${单车数据处理_转换_start_location_x}))))

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（2）骑行距离分组