作品連結 （分析時間區段為 3/01 至 6/30）

這個案例有分成三個部分：

1. 我以捷運橘線新莊區的五個站為起點，練習去分析這五個站前往不同線的情況。
2. 統整整條橘線的時段出入資料，並且試著用 PCA 主成分分析去看不同站的特徵為何。
3. 繪製成隨時間變化的動態長條圖，觀看橘線上站所出入的人次變化。 

前提

我把民權西路、松江南京、忠孝新生、東門、古亭併入橘線統計。

這裡的人次是平均每日的統計，代表平均每天有幾個人在這裡進站，並且在某線出站。

在右欄，FALSE 代表假日，TRUE 代表工作日

從這裡可以看到：新莊五站大多數從橘線出站，其次是紅線，最後是棕線。頭前庄人數最少，而新莊站相較於迴龍、丹鳳、輔大人數稍微較少，而且從藍線出來的人次相較也少，可能是因為新莊離大漢橋比較近，可以比較快抵達捷運新埔站。

捷運局有區分五個不同的時段，分別是：

1. 凌晨（morning）：早上五點至六點
2. 早上尖峰（morning_peak）：早上七點至九點
3. 中間（AM9_PM3）：早上九點至下午三點
4. 傍晚尖峰（evening_peak）：下午四點到晚上七點
5. 晚上（night）：晚上八點到凌晨一點

我把人流按照這五大時段去作主成分分析：

我嘗試著利用 PCA 分析可以看到：早上尖峰與晚上尖峰幾乎呈反相，代表這兩個時段會讓各站的差距人次呈現極大的差異。例如 1 ~ 5 幾乎擠在一起，8、10 與 12 則是在傍晚尖峰相對自身的早上尖峰時段稍微多一點。16、18、19 附近是商辦區，因此傍晚尖峰就比較有顯著的進站人流。從這張圖可以看到：愈靠左邊，可能是愈靠住宅區，愈靠右邊，可能是愈靠近工作與讀書的地方。

值得注意的是，水平的貢獻度達到 97%，因此左右影響力會大非常多，上下指標的影響力就比較小。

此圖表的數據是橘線每站每小時的入站數減去出站的動態圖。此圖可以約略看出各站在進出人數差距上的不同情況。