bicis <- read.csv("bicis.csv")
plot(bicis$hr,bicis$cnt,ann=FALSE)
##axis(1, at=1:24, lab=bicis$hr)
title(xlab="Hora")
title(ylab="Cantidad")

Esta grafica hecha con la base de R muestra la cantidad de bicicletas que se rentan a cada hora.

qplot(bicis$hr,bicis$cnt,color=bicis$temp)

En esta grafica vemos como se relaciona la cantidad de bicicletas que se rentan a cada hora del dia y la temperatura. En los horarios de la madrugada y noche, si la temperatura es muy baja, se rentan pocas bicicletas. En cambio en horarios como las 8am, si la temperatura es baja se rentan muchas.

qplot(bicis$weekday,bicis$casual,data=bicis,size=bicis$windspeed,color=bicis$atemp)

Rentas casuales: Los sabados, dia 5 en la grafica, la gente rentaba bicicletas solo con velocidades bajas del viento. En cambio en dias como lunes, no importa tanto la velocidad del viento. Domingo era el dia que mas rentaban.

qplot(bicis$weekday,bicis$registered,data=bicis,size=bicis$windspeed,color=bicis$atemp)

Rentas registradas: Rentan mas entre semana, a excepcion del lunes. Domingo es el dia de menos rentas. La temperatura y viento no afectan en mayor medida la cantidad de rentas.

qplot(bicis$mnth,bicis$cnt,color=bicis$hum)

La mayoria de dias con alta humedad se encuentran en los meses del centro del anio, y en esos momentos es cuando menos rentas ocurren. Entre enero y octubre hay un aumento en la cantidad de rentas.

ggplot(bicis,aes(x=bicis$cnt))+geom_histogram(binwidth=10)+xlab("cantidad")+ylab("ocurrencias")

El histograma muestra con que frecuencia se rento cierta cantidad de bicicletas por hora.