更伟大的地图和图表摆脱CaBi数据
照片由DDOTDCFlickr。
这是一周以来例如匿名发布数据文件清单首都旅行时间和地点,从直流到英国和许多人曾尝试过创建可视化分析和互动工具。
科里H发布的结论然后继续讨论在评论中,给读者列出最常见的旅行(东部市场林肯公园是上衣),等等。
一些评论者问多少CaBi旅行用自行车道。没有办法知道精确的,但我们可以猜到,奥利奥布莱恩就是这样做的。他用自行车旅行规划算法融合数据猜测路线人可能已经和绘制地图:
图像由奥利奥布莱恩。
奥布莱恩指出,这只是一个估计。例如,模型假定人很可能需要一个周期跟踪如果有一个,它把大量的自行车交通在街15巷。他没有多少游乐设施的实际数据使用15日和14日或另一条路。
也没有纪念馆和第14街桥,因为自行车道是不连续的,所以算法假定每个人之间的直流和水晶城市太。弗农和关键桥梁。
然而,这是一个了不起的和潜在的非常有用的工具。例如,有很多旅行的东西,该算法主要猜测采取N街自米街是一个不友好的道路为骑自行车的人。当DDOT构建周期轨道,我们知道将会有大量的需求和可能非常重要的使用。
JDLand的杰奎琳·杜普里映射的数据显示与车站附近的东南。
例如数据由杰奎琳·杜普里首都Vizualization工具。
我不知道需要多少体力劳动为她准备数据系统,但这将是伟大的,如果网站可以让用户查看旅行的任何站在未来系统中。
不同的JD,贾斯汀JDAntos“安挖到数据并设计了一些很有用的图表。
丽迪雅DePillis最近注意到随意的成员更季节性比长期成员,导致客流量的高峰在温暖和更多的地下层。
安发现了普通用户的比例也远远高于在周末,但不同的是更明显在春天,夏天,冬天和秋天比:
从普通用户比例的例如旅行首都,白天的星期和季节。
由JDAntos图。
这证实了科里H发现长期成员更可能返回自行车下30分钟免费阈值比普通成员。
上图:例如旅行首都持续时间为用户类型。底部:普通用户。
由JDAntos图表。