最近一直在想怎么分析一下個人的行程數據，看看能夠從行程數據里面分析出點什么來。最開始我的期望還是蠻高的，有如下的一些預期：
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根據出行時間范圍，可以基本確定他的生活節奏，工作強度
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能夠通過行程時間范圍來猜測汽車尾號
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根據出行的耗時歷史來建議出行時間
如果能夠分析得到這些信息，感覺還是蠻有意思的，于是開始自己動手，第一個問題就是數據源，導航軟件目前還不提供行程數據的導出，所以我是把7-8兩個月的行程數據逐個照著導航行程整理出來了，大體的數據情況還可以，不過其中有些數據做了額外處理，比如時間的處理，因為是如果是7:15，那么按照數字化顯示就不能是7.15，而更合理的顯示是7.4，還有行程時間，比如1:30，是需要統一按照分鐘90分鐘來整合的，整理后得到的數據如下：
首先我按照時間做了對行程的耗時做了分析，結果發現這個數據似乎不大理想，本來預期是比較穩定的，還打算按照這個數據做下預測。
這種情況下就得換一個思路了，先看看數據的整體分布，使用條形圖其實是不好體現數據的分布情況，因為有些行程之間是沒有直接關聯的，比如早上和晚上的行程，因為時間的差異，條形圖的模式反而會有很大的抖動。
如下是按照行程的耗時分布圖：
如下是行程出發時間的分布情況，基本上來說都是在6:30~7:00之間開始出發，晚上基本在20:00左右返程。
如下是按照周一到周日的行程耗時分布，可以明顯看到周二的行程分布要少很多，還不如周六，周日的多，所以從這一點是可以猜出來很可能是因為限號。
當然前面提到了兩個指標，一個是行程耗時，一個是出發時間，還有一個是路程，因為路程和耗時兩者是有一定關聯，但是折算下來一個折中的指標就是平均速度。所以按照平均速度的分布情況來看，周一和周五是最堵的，相對周四和周六是最通暢的。
我們區別于一般的可視化，引入箱線圖，可以看到平均行程的耗時在45分鐘左右，區間基本在30-60分鐘之間。
其實數據分析到了這里，還是有很大差異的，雖然或多或少的分析出來了一些內容，但是有些指標還是沒有充分使用到，而且顯示的指標情況還是不夠清晰，所以打算使用seaborn進一步做下調整。
如下是行程距離，行程耗時和星期數的綜合分布圖。
如下是星期和行程耗時的分布圖，相比之前的分布圖來說會更加清晰一些。
我們繼續引入平均速度，出發時間和星期數進行關聯，可以看到整個行程會有明顯的分水嶺，早間和晚間基本堵是工作日，而其他的時間基本都是周末。
而要進一步探索這些數據指標間的關聯，就需要引入略復雜的圖PairGrid，可以把多個指標都放入，可以生成多個維度的分布圖。
接下來需要對數據的指標情況進一步分析，引入檢驗和預測的功能。
