共享单车骑行与环境气象数据分析数据集BikeSharing-WeatherDataAnalysis-minhtamtran0110
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 天气数据, 时间序列分析, 数据融合, 环境监测, 气象分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含共享单车骑行数据与对应的环境气象数据，记录了骑行时间和天气状况之间的关系。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：数据未明确指出地理范围，但可推断为特定城市或区域的共享单车系统。
数据维度：数据集包括日期、时间、天气状况、温度、湿度、风速、以及共享单车的骑行人数（casual, registered）。
数据格式：CSV格式，文件名为yulu_2022.csv，方便数据分析与可视化。
来源信息：数据来源于共享单车系统和气象监测站，已进行整合和初步处理。
该数据集适合用于研究共享单车使用模式与天气因素之间的关系，以及进行时间序列预测分析。
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：适用于交通运输、城市规划、气象学等领域的学术研究，如分析天气对共享单车骑行量的影响、预测骑行需求等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在优化车辆调度、预测用户需求、制定营销策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、优化公共交通资源配置。
教育和培训：作为数据分析、统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据处理流程，进行时间序列分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索骑行行为与天气因素之间的关联，并预测共享单车的使用量，从而帮助用户优化决策和提升运营效率。
