共享单车租赁量预测分析数据集BikeShareRentalPredictionAnalysis-rituparnomajumdar
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁量预测, 时间序列分析, 骑行需求, 气象数据, 季节性分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自共享单车系统的数据，记录了共享单车租赁量及相关环境信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年至2012年。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推断为共享单车系统运营区域。
数据维度：数据集包括以下字段：datetime（日期时间），season（季节），holiday（是否节假日），workingday（是否工作日），weather（天气状况），temp（摄氏温度），atemp（体感温度），humidity（湿度），windspeed（风速），casual（未注册用户租赁量），registered（已注册用户租赁量），count（总租赁量）。
数据格式：CSV格式，文件名为bikesharecsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、预测模型构建和骑行需求影响因素的研究。
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：适用于交通运输、城市规划等领域的研究，如共享单车使用模式分析、租赁量预测模型构建等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，尤其在租赁量预测、资源调度、用户行为分析等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门和共享单车企业进行决策，优化资源配置，提升运营效率。
教育和培训：作为数据科学、时间序列分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁量的季节性、天气、节假日等因素的影响，帮助用户构建预测模型、优化运营策略。
