学进去

【项目情境】
共享单车已成为一张新名片，是打通居民出行“最后一公里”的公共交通工具，是绿色城市、低碳出行的有力保障。但也存在一些困扰和问题：想骑行时却没有车可租；共享单车的大概的投放量有多少；骑行结束时物品忘拿、骑行花费等等问题。本项目站在多个角度聚焦这些问题，通过程序设计、分析数据和系统设计解决共享单车实际使用中遇到的真实问题。
【项目方案】
Ⅰ通过程序设计增加提醒功能，解决骑行结束时物品忘拿问题；
Ⅱ借助流程图，明晰骑行计费收费问题；
Ⅲ通过大数据分析技术，从时间、空间两个维度合理调配单车投放量问题。
【项目实施】
探究活动4：运用大数据分析技术，解决合理投放单车区域问题。
经历数据的需求分析、采集与处理、可视化表达过程，解决合理投放单车区域问题。根据要求，回答问题。
（1）分析明晰共享单车关键数据项包括骑行用户信息、单车信息（编号、经纬度、车况等）、骑行信息（距离、起始和结束时间、路线等），确定数据需求项。这些数据每天产生，在体量和速度上都达到了大数据的规模，具有________特征。（多选）
A．数据体量大             B．数据类型多             C．价值密度高             D．变化速度快
（2）使用爬虫程序从服务器中获取数据，数据采集方法为_______（选填：系统日志采集/网络数据采集/传感器采集），存储数据的形式有两种，一种是云存储，一种是_________，采集后数据存储在“data.csv”文件中。
（3）从时间维度，借助电子表格工具软件Excel进行某一周内工作日与周末单车使用量比例分析，并进行数据可视化表达，得到如图1结果，是使用________图呈现（选填：百分比圆环图/饼图）。从空间维度，通过经纬度分析，运用K-Means算法对数据进行训练，达到“物以类聚，人以群分”的效果，并得到如图2所示的数据分布。推测数据训练后得到的2个投放单车位置大概在图2中的②号位置和③号位置，这是运用了数据分析中的__________（选填：特征探索/聚类分析）方法。

图1                                                图2