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本文通过Python脚本对2019年1月8日至1月14日北京地铁A、B、C三条线路的进站客流数据进行了详细分析。首先，计算了每条线路在全天24小时内各站点的平均进站客流量，并绘制了折线图展示各站点的客流量变化趋势。接着，进一步分析了早晚高峰时段的15分钟客流峰值分布情况，发现早高峰主要集中在08:00-08:30，晚高峰集中在17:15-18:00。最后，通过计算每条线路各站点的平均进站客流，找出

本文分析了2019年1月8日至1月14日杭州市地铁刷卡数据，重点关注工作日的早晚高峰分布情况。数据涵盖3条线路81个地铁站，共7000万条记录。通过路网地图的可视化，展示了各线路站点的连接关系。选择2019年1月8日（周一）的数据进行详细分析，结果显示早高峰集中在7:00-9:00，晚高峰集中在17:00-19:00，且进站晚高峰的峰值比出站晚高峰早约一小时。进一步分析表明，A线的客流量最大，其次

本文介绍了高/低聚类分析（Getis-Ord General G）在检测空间数据中高值或低值聚类的应用。高/低聚类分析通过计算General G指数、z得分和p值来判断数据中的值是否在空间上随机分布还是形成聚类。p值小于0.05通常表明聚类显著，z得分的正负指示高值或低值聚类的存在。通过对2000年至2020年三次人口普查数据的分析，发现2000年五普数据显示p值为0.089845，在90%的置信

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