時間帯の分析
次に、ライドが時間帯によってどのように分布しているかを見てみましょう。出発時刻（時）ごとにファセット分割し、平日・週末で色分けした、週別ライド数のサマリープロットを作成しましょう。
この演習はコースの一部です
RのTrelliscopeでビッグデータを可視化する
演習の手順
- 出発週（
start_wk）、出発時刻（start_hod）、weekdayのすべての組み合わせについて、ライド数nを集計してください。 - y 軸に
n、x 軸にstart_wkを取り、weekdayで点の色を分けた散布図を作成してください。 facet_grid()を使ってstart_hodでファセット分割し、1 行 24 列（時間ごとに 1 列）のパネルになるように設定してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Compute week_hod
week_hod <- bike %>%
___ %>%
___
# Plot the result
ggplot(week_hod, aes(___, ___, color = ___)) +
___ +
facet_grid(~ ___) +
scale_y_sqrt()