北美停车难题：数据可视化与分析

"该资源是一个关于北美洲停车数据的可视化分析项目，主要涉及数据预处理、数据可视化和初步的数据分析。数据来源于北美地区，包含4751条记录和30个字段，涵盖了车辆类型、经纬度等信息。通过Python、Kettle和Excel等工具进行了数据清洗和计算，目的是揭示不同国家难以停车的车辆类型及其比例，并使用地图进行空间分布展示。" 在这个项目中，首先对原始数据进行了详尽的预处理。这个过程包括检查和处理缺失值，删除无意义的字段，以及利用计算得出所需的新数据。例如，使用Python的Pandas库检查数据集中是否存在空值，并对含有空值的记录进行处理。接着，通过Kettle工具删除不必要的字段，并计算北美洲各国车辆的总数。此外，还使用Excel的内置函数计算了不同类型车辆难以停车的比例，并对数据进行了筛选，只保留了pandaun字段值为1的记录。 在数据预处理完成后，进入了数据分析和可视化的阶段。项目重点分析了北美洲难以停车的车辆类型，这可能涉及到不同车型、品牌或尺寸等因素。通过经纬度信息，使用气泡图展示了车辆的空间分布，这有助于理解停车问题在地理上的模式。同时，运用线性相关图分析了数据集中的字段之间是否存在关联性，这对于理解变量间的关系至关重要。此外，使用条形图对比了北美三个国家（加拿大、美国和墨西哥）最难停车的车辆类型，而环形图则展示了各国车辆类型的占比。最后，应用k-means聚类算法将车辆数量分为高、中、低三档，并对数量最多的国家的难以停车车辆类型进行了深入的地图可视化分析，以揭示更具体的区域特征。 整个项目不仅锻炼了数据处理和分析的能力，也展示了如何利用多种工具（Python、Kettle、Excel）进行数据探索和知识发现。通过这些可视化结果，可以为城市规划者和交通管理部门提供有价值的参考，以优化停车设施布局，改善城市交通状况。