https://aaron3963.github.io/zh/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96/数据可视化Hugo Blox Builder (https://hugoblox.com)zh-HansFri, 01 Dec 2023 00:00:00 +0000https://aaron3963.github.io/media/icon_hu3009652487647302230.pnghttps://aaron3963.github.io/zh/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96/https://aaron3963.github.io/zh/project/library-occupancy/Fri, 01 Dec 2023 00:00:00 +0000https://aaron3963.github.io/zh/project/library-occupancy/<div class="flex px-4 py-3 mb-6 rounded-md bg-primary-100 dark:bg-primary-900"> <span class="pr-3 pt-1 text-primary-600 dark:text-primary-300"> <svg height="24" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.5" d="m11.25 11.25l.041-.02a.75.75 0 0 1 1.063.852l-.708 2.836a.75.75 0 0 0 1.063.853l.041-.021M21 12a9 9 0 1 1-18 0a9 9 0 0 1 18 0m-9-3.75h.008v.008H12z"/></svg> </span> <span class="dark:text-neutral-300">该项目已在线完全渲染，可在<a href="https://aaron3963.github.io/COGS-108-Project/" target="_blank" rel="noopener">这里</a>查看。</span> </div> <p>在这个项目中，我们研究了天气条件是否会影响 UCSD 图书馆的学生人流量模式，具体分析对象为 Geisel 图书馆和 WongAvery 图书馆。我们将图书馆的小时级入口计数数据与 NOAA La Jolla 气象站的天气数据相结合，覆盖时间为 2022-2023 学年。在进行了大量数据清洗、去除异常值、周末以及夜间时段后，我们将两个数据集合并用于分析。</p> <p>我们的探索性分析揭示了一些有趣的模式：Geisel 图书馆的人流量在整个学期内相对稳定，即使在期末考试周也没有出现明显激增——这与普遍认知相反。我们还发现，周五和周末的人流量始终较低。在研究气温与图书馆访问量之间的关系时，我们观察到秋季学期和春季学期存在较弱但为正的线性相关关系，这表明较温和的天气可能会鼓励更多学生前往图书馆。然而，冬季学期并未表现出明确关系，因为学生似乎无论气温如何都会前往图书馆。</p> <p>总体而言，虽然我们找到了一些证据支持“天气会影响图书馆人流量”这一假设，但这种关系较为有限。许多其他因素——例如学术日程、期中考试以及个人学习习惯——可能发挥着更重要的作用。我们还发现 WongAvery 数据存在质量问题，并将其从最终分析中排除，这也强调了未来工作中进行稳健数据收集的重要性。</p>