共享单车租赁量预测数据集BikeSharingDemandPrediction-cennetk
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, 气象数据, 骑行需求, 数据分析, 机器学习, 城市交通
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁数据，记录了共享单车在不同时间段的租赁数量，并结合了相关的气象信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年1月4日00:00:00开始。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推断为城市共享单车系统的数据。
数据维度：数据集包括时间戳（timestamp）、租赁数量（cnt）、温度（t1, t2）、湿度（hum）、风速（wind_speed）、天气状况（weather_code）、是否是节假日（is_holiday）、是否是周末（is_weekend）以及季节（season）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为store_sharing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的共享单车项目，数据已进行预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、租赁量预测、以及探索共享单车使用与天气、季节等因素之间的关系。
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、数据科学等领域的研究，如共享单车需求预测、交通流量分析、环境因素对骑行行为的影响研究等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，帮助其优化车辆调度、制定定价策略、提升运营效率。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和资源分配，优化城市交通系统。
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材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于预测共享单车租赁量的变化趋势，以及分析影响租赁量的各种因素，从而为决策提供数据支持。
