Projektüberblick
Dieses Projekt analysiert die Bike-Sharing-Nachfrage in Seoul mit einem regressionsbasierten Workflow. Ziel ist es zu verstehen, wie sich die Anzahl der ausgeliehenen Fahrräder durch Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit, Sichtweite, Saison, Feiertage, Arbeitstage und weitere Kontextvariablen verändert.
Der Fokus liegt auf interpretierbarer statistischer Modellierung statt auf Black-Box-Prediction. Das Projekt zeigt den vollständigen Modellierungsprozess von der explorativen Analyse über Modellspezifikation und Variablenauswahl bis zu Diagnostik und Interpretation.
Datensatz und Variablen
Der Datensatz enthält stündliche Fahrrad-Ausleihzahlen in Seoul sowie Wetter- und Kalendervariablen. Diese Variablen eignen sich, um Mobilitätsmuster zu untersuchen und Nachfrage unter unterschiedlichen Umwelt- und Zeitbedingungen zu erklären.
| Variablengruppe | Beispiele | Rolle in der Analyse |
|---|---|---|
| Zielvariable | Rented Bike Count | Response-Variable für die Regressionsmodellierung |
| Wettervariablen | Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit, Sichtweite, Sonnenstrahlung, Regen, Schnee | Erklärung des Einflusses von Umweltbedingungen auf die Nachfrage |
| Kalendervariablen | Stunde, Saison, Feiertag, Functioning Day | Erfassung täglicher, saisonaler und betrieblicher Nachfragemuster |
| Kategoriale Variablen | Season, Holiday, Functioning Day | Verwendung als Faktorvariablen im Regressionsmodell |
Analyseziele
- Zusammenhänge zwischen Fahrradnachfrage und Wetter-/Kalendermerkmalen untersuchen.
- Interpretierbare lineare Regressionsmodelle für die Nachfrageanalyse erstellen.
- Modellauswahlverfahren wie AIC verwenden, um relevante Prädiktoren zu identifizieren.
- Regressionsannahmen mit Residualplots und diagnostischen Kennzahlen prüfen.
- Multikollinearität mit VIF-Analyse bewerten.
- Die wichtigsten Einflussfaktoren der Bike-Sharing-Nachfrage in einem klaren statistischen Bericht zusammenfassen.
Methoden
Das Projekt verwendet klassische statistische Modellierungsmethoden. Diese Methoden sind nützlich, weil sie interpretierbare Koeffizienten liefern und zeigen, wie einzelne Variablen zur erwarteten Ausleihzahl beitragen.
| Method | Purpose |
|---|---|
| Explorative Datenanalyse | Verteilungen, fehlende Werte, Zusammenhänge und Feature-Muster verstehen |
| Lineare Regression | Zusammenhang zwischen Prädiktoren und Fahrrad-Ausleihzahlen schätzen |
| AIC-basierte Auswahl | Kandidatenmodelle vergleichen und ein sparsameres Modell auswählen |
| Residualdiagnostik | Linearität, konstante Varianz, Ausreißer und Modellfit prüfen |
| VIF-Analyse | Multikollinearität zwischen erklärenden Variablen bewerten |
Workflow
- Seoul-Bike-Sharing-Datensatz geladen und inspiziert.
- Variablennamen bereinigt und numerische sowie kategoriale Features vorbereitet.
- Nachfragemuster nach Wetter, Saison, Feiertag und Betriebsstatus untersucht.
- Baseline- und erweiterte lineare Regressionsmodelle angepasst.
- AIC-basierte Variablenauswahl zur Modellverfeinerung angewendet.
- Residualplots und diagnostische Grafiken zur Bewertung der Modellannahmen analysiert.
- Multikollinearität mit Variance Inflation Factors geprüft.
- Das finale Modell hinsichtlich der wichtigsten Nachfragefaktoren interpretiert.
Zentrale Ergebnisse
Die Analyse zeigte, dass die Fahrradnachfrage stark mit Temperatur, zeitbezogenen Variablen, Saisonalität und Betriebsbedingungen zusammenhängt. Die Nachfrage steigt tendenziell bei günstigen Wetterbedingungen und unterscheidet sich deutlich zwischen Saisons und Tageszeiten.
Das Modell verdeutlichte außerdem die Bedeutung von Modellannahmen. Einige Muster in den Residuen zeigen, dass die Fahrradnachfrage nicht perfekt linear ist und in einer erweiterten Analyse Transformationen, Interaktionsterme oder flexiblere Modelle sinnvoll sein könnten.
Diagnostik und Modellqualität
Regressionsdiagnostik wurde verwendet, um zu prüfen, ob das ausgewählte Modell eine sinnvolle statistische Erklärung liefert. Residualplots, Vergleiche mit fitted values und Multikollinearitätsprüfungen halfen dabei, Stärken und Grenzen des linearen Modells zu erkennen.
- Residualdiagnostik wurde zur Prüfung von Abweichungen von Modellannahmen eingesetzt.
- VIF-Analyse half, korrelierte Prädiktoren zu erkennen.
- AIC-basierte Auswahl unterstützte eine kompaktere Modellspezifikation.
- Das finale Modell ist interpretierbar, aber nicht zwingend optimal für reine Vorhersage.
Limitationen und mögliche Erweiterungen
- Ein lineares Modell kann nicht alle nichtlinearen Nachfragemuster vollständig abbilden.
- Interaktionen zwischen Temperatur, Saison und Stunde könnten das Modell verbessern.
- Fortgeschrittene Modelle wie Random Forests, Gradient Boosting oder Zeitreihenmodelle könnten die Vorhersageleistung erhöhen.
- Das Projekt ist primär eine Übung in statistischer Modellierung und Interpretation, kein produktives Forecasting-System.
Ergebnis
Dieses Projekt hat meine Fähigkeiten in einem vollständigen Regressionsanalyse-Workflow gestärkt, einschließlich explorativer Analyse, Modellaufbau, Modellauswahl, Residualdiagnostik und statistischer Interpretation.
Es eignet sich als Portfolio-Projekt, um klassische statistische Modellierung, analytisches Denken und klare Kommunikation datenbasierter Ergebnisse zu zeigen.
Portfolio relevance: Regression modeling, statistical interpretation, model diagnostics, and analytical reporting.