共享单车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-srieeshpadukone
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁需求, 时间序列分析, 预测模型, 机器学习, 环境因素, 交通出行, 数据分析
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的需求量及其相关环境因素。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：数据未明确标注具体地理位置，但基于数据内容，推测为某个共享单车运营的城市。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：日期和时间（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）、非注册用户租赁数量（casual）、注册用户租赁数量（registered）以及总租赁数量（count）。
数据格式：CSV格式，文件名为bike_sharing.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于共享单车系统，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于时间序列分析、需求预测和环境因素对租赁需求影响的研究。
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、城市规划等领域的学术研究，例如共享单车使用模式分析、影响因素分析等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在需求预测、资源调度、定价策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化城市交通规划，提升交通效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁需求的时间变化规律，以及环境因素对其的影响，帮助用户实现租赁需求预测、运营策略优化等目标。
