共享单车租赁量预测数据集BikeSharingDemandPrediction-ankitnarang
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁预测, 时间序列分析, 机器学习, 回归分析, 气象数据, 数据挖掘, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自共享单车租赁系统的数据，记录了单车租赁数量与多种环境因素之间的关系，用于预测单车租赁需求量。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： 数据未明确标明具体地理位置，但通常被认为来自美国或欧洲的共享单车系统。
数据维度： 数据集包括多个字段，如日期时间（datetime）、季节（season）、是否节假日（holiday）、是否工作日（workingday）、天气状况（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、未注册用户租赁量（casual）、已注册用户租赁量（registered）和总租赁量（count）。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含train_bikes.csv和test_bikes.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，通常经过清洗和预处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习模型的训练与测试。
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，如共享单车需求预测、交通流量分析、天气因素对租赁量的影响研究等。
行业应用： 可以为共享单车公司提供数据支持，尤其是在优化车辆调度、库存管理、定价策略等方面。
决策支持： 支持城市交通规划部门进行交通基础设施建设、公共交通资源配置和出行模式分析。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践数据分析与建模。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁量与时间、天气、节假日等因素之间的关系，帮助用户实现租赁量预测、优化资源配置等目标。
