1. R Markdown

Introducción

Este informe analiza cómo varía el uso del sistema de bicicletas compartidas en Washington D.C. a lo largo del año, considerando el impacto de factores estacionales en la movilidad urbana. Para ello, se empleó la herramienta R Markdown, lo que permitió organizar el análisis, procesar los datos y generar visualizaciones de manera estructurada. Los resultados obtenidos ofrecen información valiosa para entender cómo cambian los patrones de uso según la época del año, lo que puede contribuir a una mejor planificación y gestión del sistema de bicicletas.

## Rows: 10886 Columns: 12
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr  (1): datetime
## dbl (11): Season, holiday, working day, weather, temp, Atemp, humidity, wind...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

2. Conversión de variables categóricas

tapply(train1$Count, train1$Season, summary)
## $Primavera
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     1.0    24.0    78.0   116.3   164.0   801.0 
## 
## $Verano
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     1.0    49.0   172.0   215.3   321.0   873.0 
## 
## $Otono
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     1.0    68.0   195.0   234.4   347.0   977.0 
## 
## $Invierno
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##       1      51     161     199     294     948

Estadística Descriptiva

## $`0`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    2.00   23.00   41.00   55.07   75.25  283.00 
## 
## $`1`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00   10.50   18.00   33.89   47.00  165.00 
## 
## $`2`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00    5.00   11.00   22.59   32.00   96.00 
## 
## $`3`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00    3.00    6.00   11.88   16.00   66.00 
## 
## $`4`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   3.000   5.500   6.273   9.000  28.000 
## 
## $`5`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00    8.00   19.00   19.26   27.75   55.00 
## 
## $`6`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00   23.75   74.50   75.12  116.25  211.00 
## 
## $`7`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     1.0    62.0   217.5   210.1   321.5   596.0 
## 
## $`8`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     8.0   131.5   391.0   357.2   549.2   839.0 
## 
## $`9`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    14.0   156.8   217.0   218.7   287.5   408.0 
## 
## $`10`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    17.0   102.5   149.5   173.4   220.0   539.0 
## 
## $`11`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    10.0   119.8   183.5   208.0   260.8   647.0 
## 
## $`12`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    22.0   153.8   234.5   254.1   331.2   757.0 
## 
## $`13`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    11.0   150.8   233.5   255.9   329.0   729.0 
## 
## $`14`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    12.0   143.5   212.5   241.0   314.2   678.0 
## 
## $`15`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     7.0   146.8   233.0   251.9   331.0   724.0 
## 
## $`16`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    11.0   209.5   310.0   312.1   421.0   701.0 
## 
## $`17`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    25.0   261.2   482.5   460.2   601.8   970.0 
## 
## $`18`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    23.0   224.0   418.5   422.0   556.8   977.0 
## 
## $`19`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    11.0   174.8   306.0   310.5   414.0   743.0 
## 
## $`20`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    11.0   119.8   219.0   223.1   300.0   551.0 
## 
## $`21`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     6.0    94.5   169.5   169.7   230.0   584.0 
## 
## $`22`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    9.00   77.75  129.00  131.73  174.25  502.00 
## 
## $`23`
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##     6.0    51.0    81.0    88.4   123.0   256.0

Estadistíca de count por estación y hora

##                  0        1        2         3        4         5        6
## Primavera 25.54167 17.27778 12.76812  7.983051 3.190476  9.614286 41.41667
## Verano    59.93056 35.97222 23.12500 11.500000 6.028169 19.875000 83.22222
## Otono     75.66667 45.01408 31.74648 16.056338 7.972222 24.944444 92.63889
## Invierno  59.15278 37.44444 22.43056 11.323944 7.513889 22.333333 83.22222
##                  7        8        9        10       11       12       13
## Primavera 119.3472 245.1806 148.1944  93.04167 111.4306 142.8194 148.3472
## Verano    233.8611 393.8750 240.2917 193.68056 236.1528 282.4444 287.4306
## Otono     251.1528 384.3472 244.0972 218.05556 258.0972 307.5417 307.6250
## Invierno  236.0000 405.4167 242.3333 188.62500 226.2361 283.5417 280.3472
##                 14       15       16       17       18       19       20
## Primavera 139.2778 143.6250 174.5417 262.6528 233.8472 159.2778 111.8333
## Verano    267.2778 282.5833 356.2778 532.2222 489.9583 364.3194 262.8056
## Otono     288.3889 299.7361 368.0833 551.7222 529.5417 408.7361 301.8333
## Invierno  268.9306 281.8056 349.3889 494.2778 434.5000 309.4861 215.8333
##                  21       22        23
## Primavera  88.33333  68.2500  42.04167
## Verano    195.27778 148.0833  99.19444
## Otono     231.69444 184.0000 121.27778
## Invierno  163.56944 126.5833  91.06944

Construcción diagrama de caja

Interpretaciones

Despues de analizar los valores por estación, observamos que el uso de bicicletas es más alto en Verano y Otoño. Mientras que en Invierno, el uso disminuye considerablemente, probablemente esto se deba por las bajas temperaturas.Por ultimo primavera muestra un comportamiento intermedio, con una tendencia a elevarse hacia el verano.

Del diagrama de cajas y bigotes (Boxplot) podemos deducir lo siguiente:

Podemos ver una alta variabilidad en Verano y Otoño, con muchos valores extremos o outliers.

En Invierno, el rango intercuartílico es más pequeño y los valores máximos son significativamente más bajos.

Verano tiene los valores medianos más altos, lo cual confirma que es la temporada más activa.

El verano tiene la mediana más alta, esto dice que tiene la mayor demanda de bicicletas.

En el Q1 y Q3 del verano están más separados, indicando alta variabilidad en el uso.

En el verano hay muchos valores extremos superiores, representando días de gran demanda.

En otoño la mediana es también elevada, aunque ligeramente menor que en verano.

Mediante el analisis de los datos y diagramas dados se nos muestra que el uso del sistema de bicicletas puede estar influenciado por la hora del día, la estación y el clima. Esto brinda información muy importante para planificar la disponibilidad de bicicletas, su mantenimiento y posibles campañas para promocionar en las temporadas de baja demanda.