超级数据分析

这个分析项目非常有助于理解数据分析的使用。通过这样的项目，许多公司可以了解各种复杂的操作。Uber数据分析项目使我们能够理解这个庞大组织的复杂数据可视化。它是在' R '编程语言的帮助下开发的。让我们开始这个项目吧。

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1.使用R进行数据分析

项目实施

第一步始终是将大数据集从互联网导入到我们的编程语言平台，例如ggplot2、ggthemes、润滑、dplyr、tidlyr、DT和scales。让我们来看看这些库以及它们在项目中的实现方式。

• Ggplot2 -它是项目的主要部分，它被广泛用于创建美学可视化情节。
• Ggthemes—这是一个包含许多主题的库，用户可以从中获得所需的数据库规模。
• 润滑-它由时间框架组成，它应该在单独的时间类别中。
• Tidyr -这个函数将大量的数据分类为许多列和行，这将使它更容易操作。
• DT -这将有助于在程序和javascript之间创建一个接口。

然后数据被输入到系统中，我们也可以从广泛的颜色范围中选择任何颜色。CSV文件从大约6个月的范围内读取。这些数据是一天中某个特定时间的乘客数量，这样该公司就可以轻松跟踪其交通状况。乘客越多，对汽车数量的需求就越大。

通过各种研究发现，最大的乘客人数是在下午5点到6点之间。这张图很好地展示了优步预订过程中的起伏。R语言将有助于我们创建一个不同颜色范围的图表来显示乘客之间的差异。通过这种方式，我们可以跟踪一个月或一年的乘客数量。视觉报告将更有吸引力和可解释性。

为日、月和小时创建可视化的热图将是真实的数据表示。Ggplot()函数将帮助创建以小时、月和日为单位的地图。例如，我们可以为纽约市创建一个项目，该项目显示特定的一天或一个月Uber被预订了多少次。这个项目将有助于理解数据操作的概念，并从巨大的数据库中提取信息。

结论

Uber数据分析项目最终完成，为此开发人员需要了解R语言的基础知识。数据可视化使人们更容易理解数据库的核心价值。数据科学非常有趣，这是证明它的项目之一。这个项目很容易实现，对许多应用程序非常有用。不仅仅是Uber，还有更多的应用程序需要从他们巨大的数据库中提取信息。这个项目可以在这种情况下提供帮助。

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