用R语言画出日骑行人次“Uber”的时序图、自协方差函数图或自相关函数图，分析数据依时间变化特点；

在R语言中，绘制日骑行人次"Uber"的数据时序图、自协方差函数图（ACF）和自相关函数图（PACF）可以帮助我们理解数据随时间的变化模式以及是否存在季节性或趋势。以下是步骤：

1. 首先，你需要导入包含每日骑行人次数据的CSV文件，假设文件名为"data_uber.csv"，并加载`ggplot2`, `forecast`, 和 `tidyverse` 包。

library(tidyverse)
library(forecast)
# 加载数据
data <- read_csv("data_uber.csv")

2. 对于时序图，你可以使用`autoplot()`函数，来自`ggtimeSeries`包，它会自动识别时间序列数据并生成美观的时间线图。

autoplot(data$datetime, data$rideshare_count) +
  labs(x = "日期", y = "骑行人次", title = "日骑行人次时序图")

3. 自协方差函数（ACF）和自相关函数（PACF）可以使用`acf()`和`pacf()`函数，分别来自`forecast`包。这里以ACF为例：

acf_data <- acf(data$rideshare_count, main="自协方差函数图")
autoplot(acf_data) + theme_minimal()

4. PACF同样操作，替换`acf_data`为`pacf_data`。

通过观察这三种图表，你可以找到以下信息：
- 时序图展示骑行次数随时间的趋势和周期性；
- ACF和PACF图则用于识别潜在的季节性、阶数、自回归项等，用于ARIMA模型或状态空间模型的建模选择。