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【2020冬季挑战赛】《都市迹》FINEBI可视化作品

技术交流、人生探讨、价值观挖掘,欢迎叨扰
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。
共享单车分析.jpg


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:
  1. <font size="3"><font face="微软雅黑" size="4"><span lang="EN-US" style="font-size:12.0pt;font-family:" 微软雅黑",sans-serif;mso-bidi-font-family:="" 宋体;mso-font-kerning:0pt"="">6371004 * ACOS((SIN(RADIANS(${</span><span style="font-size:12.0pt;font-family:" 微软雅黑",sans-serif;mso-bidi-font-family:="" 宋体;mso-font-kerning:0pt"="">单车数据处理<span lang="EN-US">_</span>转换<span lang="EN-US">_start_location_y}))*SIN(RADIANS(${</span>单车数据处理<span lang="EN-US">_</span>转换<span lang="EN-US">_end_location_y}))+COS(RADIANS(${</span>单车数据处理<span lang="EN-US">_</span>转换<span lang="EN-US">_start_location_y}))*COS(RADIANS(${</span>单车数据处理<span lang="EN-US">_</span>转换<span lang="EN-US">_end_location_y}))*COS(RADIANS(${</span>单车数据处理<span lang="EN-US">_</span>转换<span lang="EN-US">_end_location_x}-${</span>单车数据处理<span lang="EN-US">_</span>转换<span lang="EN-US">_start_location_x}))))</span></span></font></font>
复制代码
(2)骑行距离分组
骑行距离分组.jpg

(3)骑行时长分组
骑行时长分组.jpg

(4)单个字段存储多个值切割(单行转多行处理)
  1. <font size="3">indexofarray(SPLIT(${笛卡尔积_track},"#"),${笛卡尔积_序号})</font>
复制代码

(5)经纬度分离:
  1. <font size="3">indexofarray(SPLIT(${笛卡尔积_途径地点},","),1)</font>
复制代码

2.4.完成分析报告

2.4.1关键数据视化图表的制作
(1)单车分布点图
单车分布点图.jpg

(2)日常行走在路上的人
日常行走在路上的人.jpg

(3)分时段分析用车情况
时段用车分析.jpg

(4)象限分析
象限分析.jpg

(5)行进轨迹分析
行进轨迹分析.jpg

2.4.2仪表板排版
(1)基础配色设置:设置背景色、设置标题颜色、组件间隙
(2)增加配图美化
配图美化.jpg

最终作品见附件。

2.5.总结

数据分析是一项循序渐进的事务,需要不断的学习,不断的练习,不断地深入了解业务,才能深层次的分析数据,挖掘数据中的奥妙。

分享经验:
  • 在分析中,可以利用数仓建模的概念理论,将数据统一处理,为后期数据做调整时提供很多便捷性。
  • 分模块分析,需要先设计模块及模块内需要分析的指标,避免指标偶合性,分析思路进入瓶颈区。
  • 仪表板美化时,需开始时选择好色彩搭配方案,避免后期反复调试增加工作量。
  • 分析需要循序渐进,也是探索的过程,没有固定的结论,根据数据所显示的结果,再加上外部社会因素,便可以得出较为合理的结果。

附可视化作品:
单车分析_1300.jpg


21天打卡训练营.jpg
参与人数 +1 贡献 +1000 F币 +1000 理由
兔子酱 + 1000 + 1000 恭喜荣获“最佳展现创意奖”

查看全部评分

发表于 2020-12-8 21:23:33 发布于APP客户端
不错不错

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发表于 2020-12-8 22:04:17
看完才知道原来我骑车的车速比很多人都快~

1 使用道具 举报

发表于 2020-12-9 07:27:49 发布于APP客户端
给大佬点赞

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发表于 2020-12-9 14:45:36
好看,轨迹图是热力吗,挺酷的想学。

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发表于 2021-6-14 10:32:18
好看好看好看

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发表于 2021-7-7 23:07:16
请问附件在哪

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最后回复于:2021-7-7 23:07

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