:key: Este repositório contiene nuestro proyecto del modulo 3 de la promo C del BootCamp Data Analyst de Adalab. El proyecto tiene como objetivo dar respuesta a la solicitud de la empresa GoGreen Bikesharing (E.U.A), que se dedica al alquiler de bicicletas, y desea saber cuáles son los aspectos más influyentes para los usuários a la hora de alquilar una bicicleta y la predición de número de alquileres para próximos años. Para el estudio, nos pasaran datos relativamente a la cantidad de bicis alquiladas por usuarios puntuales y clientes registrados, así como datos meteorológicos y dias festivos. Hemos procedido a la limpieza y tratamiento de los datos para posterior predicción de los factores más influyentes y futuros alquileres, utilizando las librerias más abajo indicadas (Instalaciones).
Adjuntamos, en este orden, el link para tablero canvas, basado en metodologias Agile y el link para la presentación final de proyecto:
:round_pushpin:Los archivos está organizados como:
- datos: contiene el dataset original y los diferentes ficheros resultantes de las etapas de transformación hasta la predición de los dadtos.
- code: contiene la exploración de los datos - EDA - y los codigos desarrollados a lo largo del proyecto organizaos por el estudio de las diferentes variables respuesta así como modelos de machine learning y prediciones.
- streamli: en esta carpeta se encuentran los códigos e imagenes para la presentación de la predición a través de streamlit:round_pushpin: Se necesitarán las librerias:
- datetime
- os
- numpy
- pandas
- pickle
- regex
- seaborn
- matplotlib
- scipy
- math
- calendar
- holydays
- researchpy
- itertools
- sklearn /.processing /.model_selection /.ensemble /.metrics /.tree
## Integrantes
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+ :woman: [Lola](https://github.com/Lolaru26)
+ :woman: [Anahi](https://github.com/Animorales)
+ :woman: [Silvia](https://github.com/silviagordon)
+ :woman: [Marina](https://github.com/pinheiro02)
+ :woman: [Ana](https://github.com/Anadalab)