城市自行车租赁量与气象数据分析数据集CityBikeRentalandWeatherDataAnalysis-thobui640
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 气象数据, 时间序列分析, 城市交通, 数据挖掘, 预测模型, 机器学习, 环境监测
数据概述：
该数据集包含来自城市自行车租赁系统的数据，记录了自行车租赁量与同期气象条件之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推断为某个城市或地区的自行车租赁系统。
数据维度：数据集包括日期、时间、天气状况、温度、湿度、风速、以及骑行人数（分为casual未注册用户和registered已注册用户两类）。
数据格式：CSV格式，文件名为yulu_2022.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的城市自行车租赁系统数据，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和预测建模等。
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、环境科学、数据挖掘等领域的研究，如自行车租赁量的影响因素分析、租赁量预测模型构建等。
行业应用：可以为城市交通管理部门、自行车租赁公司提供数据支持，用于优化资源配置、预测需求、制定营销策略等。
决策支持：支持城市规划和交通管理，有助于提升城市交通效率和可持续发展。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索天气条件对自行车租赁量的影响，并构建预测模型，帮助用户优化资源配置和制定运营策略。
