====== Eksploracja Danych: Laboratorium 4 ======

Kontynuujemy regresję. Będziemy przetwarzali zbiór danych dotyczących wypożyczeń rowerów w ciągu dwóch lat. 
Opis zadań i kod w notatniku Colab:
[[https://github.com/pszwed-ai/lab-eksploracja-danych/blob/main/Bike_Sharing_Dataset.ipynb|Bike_Sharing_Dataset.ipynb]]

:!: Konwersja notatnika Colab na PDF [[https://github.com/pszwed-ai/lab-eksploracja-danych/blob/main/ConvertNotebookToPDF.ipynb]]


<code>
!wget https://dysk.agh.edu.pl/s/G6ZNziBRbEEcMeN/download/Bike-Sharing-Dataset.zip -O Bike-Sharing-Dataset.zip
!unzip Bike-Sharing-Dataset.zip
!cat Readme.txt
</code>


==== Autokorelacja ====

<code>
shifted = [pd.DataFrame(data = df.cnt).shift(i) for i in range(40)]
for i in range(len(shifted)):
  shifted[i].columns=['cnt '+str(i)]
# print(shifted)
df_shifted = pd.concat(shifted,axis=1)
# df_shifted.head(20)

corr_mat = df_shifted.corr()
import seaborn as sn
plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 12)
sn.heatmap(corr_mat,xticklabels=df_shifted.columns,yticklabels=df_shifted.columns)
</code>


albo


<code>
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
plot_acf(df.cnt,lags=40)
</code>