共享单车租赁量预测数据集SharedBikeRentalPredictionDataset-sa1259
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁数据, 时间序列分析, 骑行需求预测, 气象数据, 季节性分析, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁相关的历史数据，记录了单车租赁数量与多种环境因素之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2011年至2012年两年的单车租赁数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为某个城市或区域的共享单车租赁数据。
数据维度：数据集包含了多个维度的数据，包括：
租赁数量（cnt）：总租赁数量。
日期和时间（dteday）：记录了租赁发生的具体日期。
季节（season）：季节信息，分为春、夏、秋、冬。
年份（yr）：年份，0代表2011年，1代表2012年。
月份（mnth）：月份。
是否是节假日（holiday）：0代表非节假日，1代表节假日。
星期几（weekday）：星期几，从0到6，分别代表周日到周六。
是否工作日（workingday）：0代表非工作日，1代表工作日。
天气状况（weathersit）：天气状况，包括晴朗、多云、小雨等。
温度（temp）：摄氏温度。
体感温度（atemp）：体感温度。
湿度（hum）：湿度。
风速（windspeed）：风速。
注册用户租赁数量（registered）：已注册用户的租赁数量。
未注册用户租赁数量（casual）：未注册用户的租赁数量。
数据格式：CSV格式，文件名为day.csv，便于数据分析和处理。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和预测模型构建，例如预测共享单车的租赁需求。
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、环境科学等领域的研究，例如分析天气、季节等因素对共享单车租赁量的影响。
行业应用：为共享单车运营企业提供数据支持，帮助企业优化车辆调度、预测需求、制定定价策略。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和管理，优化自行车道和停车位的设置。
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践案例，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探索共享单车租赁量的季节性、周期性变化规律，以及不同因素对租赁量的影响，帮助用户提升预测准确性，优化资源配置。
