Publikasi ini menyajikan visualisasi time series dari dataset bike sharing di Washington D.C. menggunakan R dan ggplot2. Analisis berfokus pada pola penggunaan sepeda harian, perbandingan tren antara pengguna kasual dan terdaftar, serta pengaruh hari kerja versus akhir pekan melalui garis smoothing LOESS dan rata-rata bergulir. Diharapkan publikasi ini dapat memberikan wawasan bagi pelaku bisnis dan akademisi yang tertarik pada analisis pola permintaan layanan bike sharing serta faktor-faktor temporal yang memengaruhinya untuk perencanaan operasional yang lebih efektif.

Taller 1: Flujo de Datos y Calidad & Taller 2: Dashboard EDA financiero en Flexdashboard

PEC1R

Data 101

Cyclistic, a bike-share company in Chicago, aims to increase the number of annual memberships, as membership growth is essential for the company’s long-term profitability and sustainability. However, to achieve this goal, the company must first understand how casual riders(customers who purchase single-ride or full-day passes) and annual members(customers who subscribe annually) use Cyclistic bikes differently.