城市共享单车与天气环境数据集CityBikeSharingandWeatherEnvironmentDataset-mohammedh210
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 天气, 城市, 骑行, 时间序列分析, 气象数据, 数据融合, 机器学习
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，整合了城市共享单车租赁数据、天气预报数据、城市地理信息等，旨在为研究城市共享单车使用情况与天气、环境因素之间的关系提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度： 数据集中“seoul_bike_sharing.csv”文件记录了2017年12月1日至2018年11月30日期间的首尔市共享单车租赁数据。
地理范围： 数据涵盖了首尔市的共享单车租赁数据，以及全球城市地理信息和部分城市的天气预报数据。
数据维度：
seoul_bike_sharing.csv：包括日期、租赁单车数量、小时、温度、湿度、风速、能见度、露点温度、日照辐射、降雨量、降雪量、季节、是否节假日以及是否为工作日等变量。
world_cities.csv：包含城市、城市ASCII码、经纬度、国家、ISO代码、行政区域、首都状态、人口等信息。
cities_weather_forecast.csv：包含城市、天气状况、能见度、温度、最低温度、最高温度、气压、湿度、风速、风向、季节、预报日期时间等信息。
bike_sharing_systems.csv：包含国家、城市、共享单车系统名称和自行车数量。
数据格式： 数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开数据集和API接口，已进行数据清洗和整理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于城市共享单车使用、天气对骑行行为的影响、城市环境因素分析等方面的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析： 适用于城市交通规划、共享单车使用行为分析、天气对出行方式的影响等方面的学术研究，例如，探究温度、湿度、风速等气象因素与共享单车租赁量之间的关系。
行业应用： 可以为城市交通管理部门、共享单车运营企业提供数据支持，例如，优化共享单车投放策略、预测需求、改善用户体验。
决策支持： 支持城市规划和交通管理部门进行决策，例如，制定与天气相关的交通管理措施，优化城市基础设施建设。
教育和培训： 作为数据科学、统计学、城市规划等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解城市数据分析。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁量与天气因素之间的相关性，以及分析城市共享单车系统的运营效率，帮助用户实现优化城市交通、提升共享单车使用效率等目标。
