知识要点：
lubridate包拆解时间 | POSIXlt
利用决策树分类，利用随机森林预测
利用对数进行fit，和exp函数还原
训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。
https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand
首先看一下官方给出的数据，一共两个表格，都是2011-2012年的数据，区别是Test文件是每个月的日期都是全的，但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天，但有两类用户的数量。
求解：补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。
首先加载文件和包
library(lubridate)
library(randomForest)
library(readr)
setwd("E:")
data<-read_csv("train.csv")
head(data)
这里我就遇到坑了，用r语言缺省的read.csv死活读不出来正确的文件格式，换成xlsx更惨，所有时间都变成43045这样的怪数字。本来之前试过as.Date可以正确转换，但这次因为有时分秒，就只能用时间戳，但结果也不行。
最后是下载了"readr"包，用read_csv语句，顺利解读。
因为test比train日期完整，但缺少用户数，所以要把train和test合并。
test$registered=0
test$casual=0
test$count=0
data<-rbind(train,test)
摘取时间：可以用时间戳，这里的时间比较简单，就是小时数，所以也可以直接截字符串。
data$hour1<-substr(data$datetime,12,13)
table(data$hour1)
统计一下每个小时的使用总数，是这样（为什么介么整齐）：
接下来是运用箱线图，看一下使用者和时间，周几这些的关系。为什么用箱线图而不用hist直方图，因为箱线图有离散点表达，下面也因此运用对数求fit
从图中可以看出，在时间方面，注册用户和非注册用户的使用时间有很大不同。
接下来用相关系数cor检验用户，温度，体感温度，湿度，风速的关系。
相关系数：变量之间的线性关联度量，检验不同数据的相关程度。
取值范围[-1，1]，越接近0越不相关。
从运算结果可以看出，使用人群与风速呈负相关，比温度影响还大。
接下来就是将时间等因素用决策树分类，然后用随机森林来预测。随机森林和决策树的算法。听起来很高大上，其实现在也很常用了，所以一定要学会。
决策树模型是 一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，不怕噪声数据和缺失数据。
决策树模型的基本计 算步骤如下：先从n个自变量中挑选一个，寻找最佳分割点，将数据划分为两组。针对分组后数据，将上述步骤重复下去，直到满足某种条件。
在决策树建模中需要解决的重要问题有三个：
如何选择自变量
如何选择分割点
确定停止划分的条件
做出注册用户和小时的决策树，
train$hour1<-as.integer(train$hour1)
d<-rpart(registered~hour1,data=train)
rpart.plot(d)
然后就是根据决策树的结果手动分类，所以还满占代码的...
train$hour1<-as.integer(train$hour1)
data$dp_reg=0
data$dp_reg[data$hour1<7.5]=1
data$dp_reg[data$hour1>=22]=2
data$dp_reg[data$hour1>=9.5 & data$hour1<18]=3
data$dp_reg[data$hour1>=7.5 & data$hour1<8.5]=4
data$dp_reg[data$hour1>=8.5 & data$hour1<9.5]=5
data$dp_reg[data$hour1>=20 & data$hour1<22]=6
data$dp_reg[data$hour1>=18 & data$hour1<20]=7
同理，做出 （小时 | 温度） X （注册 | 随意用户） 等决策树，继续手动分类....
年份月份，周末假日等手动分类
data$year_part=0
data$month<-month(data$datatime)
data$year_part[data$year=='2011']=1
data$year_part[data$year=='2011' & data$month>3]=2
data$year_part[data$year=='2011' & data$month>6]=3
data$year_part[data$year=='2011' & data$month>9]=4
data$day_type=""
data$day_type[data$holiday==0 & data$workingday==0]="weekend"
data$day_type[data$holiday==1]="holiday"
data$day_type[data$holiday==0 & data$workingday==1]="working day"
data$weekend=0
data$weekend[data$day=="Sunday"|data$day=="Saturday"]=1
接下来用随机森林语句预测
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。
随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，再在其中选取最优的特征。这样决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。
ntree指定随机森林所包含的决策树数目，默认为500，通常在性能允许的情况下越大越好；
mtry指定节点中用于二叉树的变量个数，默认情况下数据集变量个数的二次方根（分类模型）或三分之一（预测模型）。一般是需要进行人为的逐次挑选，确定最佳的m值—摘自datacruiser笔记。这里我主要学习，所以虽然有10000多数据集，但也只定了500。就这500我的小电脑也跑了半天。
#train<-data[as.integer(day(data$datetime))>20,]
train<-data
set.seed(421)
train$logreg<-log(train$registered+1)
train$logcas<-log(train$casual+1)
#fit1<-randomForest(logreg~hour1+workingday+day+holiday+day_type+
temp_reg+humidity+atemp+windspeed+season+weather
+dp_reg+weekend+year+year_part,
train,importance=TRUE,ntree=250)
fit1<-randomForest(logreg~hour1+workingday+holiday+temp_reg+atemp+humidity
+windspeed+season+weather+weekend+year+year_part
+dp_reg,train,importance=TRUE,ntree=500)
pred1<-predict(fit1,train)
train$logreg<-pred1
set.seed(421)
fit2<-randomForest(logcas~hour1+workingday+holiday+temp_cas+atemp+humidity
+windspeed+season+weather+weekend+year+year_part
+dp_cas,train,importance=TRUE,ntree=500)
pred2<-predict(fit2,train)
train$logcas<-pred2
这里不知道怎么回事，我的day和day_part加进去就报错，只有删掉这两个变量计算，还要研究修补。
然后用exp函数还原
train$registered<-exp(train$logreg)-1
train$casual<-exp(train$logcas)-1
train$count<-test$casual+train$registered
最后把20日后的日期截出来，写入新的csv文件上传。
train2<-train[as.integer(day(data$datetime))>=20,]
submit_final<-data.frame(datetime=train2$datetime,count=train2$count)
write.csv(submit_final,"submit_final.csv",row.names=F)
大功告成！
github的代码在此
原来的示例是炼数成金网站的kaggle课程第二节，基本按照视频的思路。因为课程没有源代码，所以要自己修补运行完整。总算把这个功课做完了。下面要修正的有：
好好理解三个知识点（lubridate包/POSIXlt，log线性，决策树和随机森林）；
用WOE和IV代替cor函数分析相关关系；
用其他图形展现的手段分析
随机树变量重新测试
完成了一个“浩大完整”的数据分析，还是很有成就感的！