【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛】 初赛 B：美国纽约公共自行车使用量预测分析 问题三时间序列预测Python代码分析

2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛 初赛 B：美国纽约公共自行车使用量预测分析 问题三时间序列预测Python代码分析

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【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛】 初赛 B：美国纽约公共自行车使用量预测分析 问题二Python代码分析

【2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛】 初赛 B：美国纽约公共自行车使用量预测分析 问题三时间序列预测Python代码分析

1 题目

Citi Bike是纽约市在2013年启动的一项自行车共享出行计划，由“花旗银行”(Citi Bank)赞助并取名为“花旗单车”(Citi Bike)。在曼哈顿，布鲁克林，皇后区和泽西市有8,000辆自行车和500个车站。为纽约的居民和游客提供一种 方便快捷，并且省钱的自行车出行方式。人们随处都能借到Citi Bank，并在他们的目的地归还。本案例的数据有两部分：第一部分是纽约市公共自行车的借还交易流水表。Citi Bik自行车与共享单车不同，不能使用手机扫码在任意地点借还车，而需要使用固定的自行车桩借还车，数据集包含2013年7月1日至2016年8 月31日共38个月（1158天）的数据，每个月一个文件。其中2013年7月到2014年8 月的数据格式与其它年月的数据格式有所差别，具体体现在变量starttime和stoptime的存储格式不同。

第二部分是纽约市那段时间的天气数据，并存储在weather_data_NYC.csv文 件中，该文件包含2010年至2016年的小时级别的天气数据。

公共自行车数据字段表

变量编号	变量名	变量含义	变量取值及说明
1	trip duration	旅行时长	骑行时间，数值型，秒
2	start time	出发时间	借车时间，字符串，m/d/YYY HH:MM:SS
3	stop time	结束时间	还车时间，字符串，m/d/YYY HH:MM:SS
4	start station id	借车站点编号	定性变量，站点唯一编号
5	start station name	借车站点名称	字符串
6	start station latitude	借车站点维度	数值型
7	start station longtude	借车站点经度	数值型
8	end station id	还车站点编号	定性变量，站点唯一编号
9	end station name	还车站点名称	字符串
10	end station latitude	还车站点纬度	数值型
11	end station longitude	还车站点经度	数值型
12	bile id	自行车编号	定性变量，自行车唯一编号
13	Use type	用户类型	Subscriber:年度用户； Customer：24小时或者7天的临时用户
14	birth year	出生年份	仅此列存在缺失值
15	gender	性别	0：未知 1：男性 2：女性

天气数据字段简介表

变量编号	变量名	变量含义	变量取值及说明
1	date	日期	字符串
2	time	时间	EDT(Eastern Daylight Timing)指美国东部夏令单位
3	temperature	气温	单位：℃
4	dew_poit	露点	单位：℃
5	humidity	湿度	百分数
6	pressure	海平面气压	单位：百帕
7	visibility	能见度	单位：千米
8	wind_direction	风向	离散型，类别包括west,calm等
9	wind_speed	风速	单位：千米每小时
10	moment_wind_speed	瞬间风速	单位：千米每小时
11	precipitation	降水量	单位：毫米，存在缺失值
12	activity	活动	离散型，类别包括snow等
13	conditions	状态	离散型，类别包括overcast,light snow等
14	WindDirDegrees	风向角	连续型，取值为0~359
15	DateUTC	格林尼治时间	YYY/m/d HH:MM

二、解决问题

1. 自行车借还情况功能实现：

实现各个站点在一天的自行车借还情况网络图，该网络图是有向图，箭头从借车站点指向还车站点（很多站点之间同时有借还记录，所以大部分站点两两之间是双向连接）。

（一）以2014年8月3日为例进行网络分析，实现自行车借还网络图，计算网络图的节点数，边数，网络密度（表示边的个数占所有可能的连接比例数），给出计算过程和画图结果。

（二）使用上述的网络分析图，对经度位于40.695~40.72，纬度位于- 74.023~-73.973之间的局域网区域进行分析，计算出平均最短路径长度（所有点 两两之间的最短路径长度进行算数平均）和网络直径（被定义网络中最短路径的 最大值）。

2. 聚类分析

对于2013年7月1日至2015年8月31日数据集的自行车数据进行聚类分析，选 择合适的聚类数量K值，至少选择两种聚类算法进行聚类，并且比较不同的聚类 方法以及分析聚类结果。

3. 站点借车量的预测分析：

对所有站点公共自行车的借车量预测，预测出未来的单日借车量。将2013年 7月-2015年7月数据作为训练集，2015年8月1-31日的数据作为测试集，预测2015 年8月1-31日每天的自行车单日借车量。给出每个站点预测结果的MAPE，并且给 出模型的参数数量，最后算出所有站点的MAPE的均值（注：测试集不能参与到训 练和验证中，否则作违规处理）。
$$MAPE=\frac{1}{n}\sum |\frac{y_i-\widehat{y_i}}{y_i}|\times 100\%$$

data.csv是纽约市公共自行车的借还交易流水信息，格式如下表，请使用python对数据预处理和特征工程后，聚类分析：

公共自行车数据字段表

变量编号	变量名	变量含义	变量取值及说明
1	trip duration	旅行时长	骑行时间，数值型，秒
2	start time	出发时间	借车时间，字符串，m/d/YYY HH:MM:SS
3	stop time	结束时间	还车时间，字符串，m/d/YYY HH:MM:SS
4	start station id	借车站点编号	定性变量，站点唯一编号
5	start station name	借车站点名称	字符串
6	start station latitude	借车站点维度	数值型
7	start station longtude	借车站点经度	数值型
8	end station id	还车站点编号	定性变量，站点唯一编号
9	end station name	还车站点名称	字符串
10	end station latitude	还车站点纬度	数值型
11	end station longitude	还车站点经度	数值型
12	bile id	自行车编号	定性变量，自行车唯一编号
13	Use type	用户类型	Subscriber:年度用户； Customer：24小时或者7天的临时用户
14	birth year	出生年份	仅此列存在缺失值
15	gender	性别	0：未知 1：男性 2：女性

2 问题分析

2.1 问题一

1. 绘制有向图

a. 读入数据并分别提取“起始站点编号”和“结束站点编号”两列数据，构建自行车借还网络图。

b. 对于第一步构建的网络图，我们需要计算网络图的节点数，边数，网络密度。节点数即为站点数，边数为借还次数。网络密度为边的数量占所有可能的连接比例。

c. 画出自行车借还网络图。

e. 计算平均最短路径长度和网络直径

首先选出符合条件（经度位于40.695~40.72，纬度位于- 74.023~-73.973之间）的借车站点和还车站点，并以它们为节点构建一个子图进行分析。然后可以直接使用networkx库中的函数来计算平均最短路径长度和网络直径。

2.2 问题二

1. 数据预处理：对进行数据清洗和特征提取。可以使用PCA、LDA算法进行降维，减小计算复杂度。

2. 聚类算法：
   a. K-means: 进行数据聚类时，选择不同的K值进行多次试验，选取最优的聚类结果。可以使用轮廓系数、Calinski-Harabaz指数等评价指标进行比较和选择。
   b. DBSCAN: 利用密度对数据点进行聚类，不需要预先指定聚类的数量。使用基于密度的聚类算法时，可以通过调整半径参数和密度参数来得到不同聚类效果。
   c. 层次聚类：可分为自顶向下和自底向上两种方式。通过迭代计算每个数据点之间的相似度，将数据点逐渐合并，最后得到聚类结果。

   d.改进的聚类算法

   e. 深度聚类算法

3. 聚类结果分析：选择最优的聚类结果后，对不同类别骑车的用户进行画像。分析每个类别的用户行为特征。

2.3 问题三

1. 导入数据并进行数据预处理，整合以站点为单位的借车数据。
2. 对数据进行时间序列分析，使用ARIMA模型进行单日借车量预测。
3. 使用时间序列交叉验证方法进行模型评估，计算每个站点预测结果的MAPE。
4. 计算所有站点的MAPE的均值，给出模型的参数数量。

3 Python代码实现

3.1 问题一

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3.2 问题二

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3.3 问题三

（1）合并天气数据

import pandas as pd
import os
# 加载数据
# 合并数据
folder_path = '初赛数据集/问题3数据集'
dfs = []
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.csv'):
        csv_path = os.path.join(folder_path, filename)
        tempdf = pd.read_csv(csv_path)[0:5000]
        dfs.append(tempdf)
bike_data = pd.concat(dfs,axis=0)
weather_data = pd.read_csv('初赛数据集/weather_data_NYC(3).csv')

# 查看数据格式及之间的关联
print(bike_data.head())
print(weather_data.head())

# 将“start time”列和“stop time”列转换为datetime格式
bike_data['starttime'] = pd.to_datetime(bike_data['starttime'])
bike_data['stoptime'] = pd.to_datetime(bike_data['stoptime'])
weather_data['date'] = pd.to_datetime(weather_data['date'])

# 在每张表格中加入一个“day”列，代表日期
bike_data['day'] = bike_data['starttime'].dt.date
weather_data['day'] = weather_data['date'].dt.date

print(bike_data.head())
print(weather_data.head())

（2）特征工程

从两个数据集提取用于建模的特征。

• 对于公共自行车的使用情况，考虑借车站、还车站、借车时间等。

• 对于天气条件，还可以考虑温度、湿度、风速等因素。

# 对于公共自行车的使用情况，提取用于建模的特征
bike_data_features = bike_data[['start station id', 'end station id', 'starttime', 'day']]
...略

# 对天气条件进行处理，提取用于建模的特征
weather_data_features = weather_data[['date', 'temperature', 'humidity', 'wind_speed']]
...略



# 接下来，需要将两个数据集进行合并，以创建一个数据集来训练模型。我们可以通过将bike_data_features和weather_data_features根据日期(day)合并来实现：

model_data = pd.merge(bike_data_features, weather_data_features, on='day', how='left')
# 类别特征编码
...略


# 测试集：打标签，计算每天的借车数量
BorrowCounts = model_data.groupby(['day', 'start station id']).size().reset_index()
BorrowCounts = BorrowCounts.rename(columns={0: 'count'})
model_data = pd.merge(model_data, BorrowCounts, on=['day', 'start station id'], how='left')
...略

print(model_data.head())

（3）模型训练

回归预测问题，可以采用回归模型，比如XGB、LGB、线性回归、神经网络回归等模型，常用的时间序列预测模型ARIMA模型、GARCH模型、LSTM等。以下是XGB为例。

# 将数据集拆分为训练集和测试集，建立模型并对它进行训练：

import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error, mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()


# 拆分数据集
train_data = model_data[model_data['day'] < pd.to_datetime('2015-08-01').date()]
test_data = model_data[model_data['day'] >= pd.to_datetime('2015-08-01').date()]

# 定义输入特征以及输出
data_train = train_data[['start station id', 'end station id', 'starthour', 'is_weekend', 'temperature', 'humidity', 'wind_speed']]
Y_train = train_data['label']


# 测试集：打标签，计算每天的借车数量
data_test = test_data[['start station id', 'end station id', 'starthour', 'is_weekend', 'temperature', 'humidity', 'wind_speed']]
Y_test = test_data['label']

X_train = scaler.fit_transform(data_train)
X_test = scaler.transform(data_test)
# # 定义模型并训练
# XGBoost回归模型，还可以使用线性回归、决策树回归、神经网络回归
model = xgb.XGBRegressor(
            objective='reg:squarederror',
            n_jobs=-1,
            n_estimators=1000,
            max_depth=7,
            subsample=0.8,
            learning_rate=0.05,
            gamma=0,
            colsample_bytree=0.9,
            random_state=2023, max_features=None, alpha=0.3)
model.fit(X_train, Y_train)

（4） 模型评价与检验

# 计算每个站点的MAPE：
# 对测试集进行预测
Y_pred = model.predict(X_test)

def calculate_mape(row):
    return mean_absolute_percentage_error([row['pred']],[row['true']])
# 计算每个站点的MAPE
data_test['pred'] = Y_pred
data_test['y_true'] = Y_test
data_test['mape'] = data_test.apply(calculate_mape, axis=1)
mape_by_station = data_test.groupby('start station id')['mape'].mean()
print(mape_by_station)

# 计算所有站点的MAPE的均值
mape_mean = mean_absolute_percentage_error(Y_test,Y_pred)
print(mape_mean)

0.47444156668192194

# 计算XGB模型的参数数量：
model.get_params()

完整代码

见知乎文章底部链接，下载包括所有问题的全部代码

zhuanlan.zhihu.com/p/643865954