共享单车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPredictionDataset-way2tutorials
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, 交通, 数据挖掘, 骑行
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相关的详细信息，用于分析和预测单车租赁需求。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含年、月、日、小时等时间维度信息，可用于构建时间序列模型。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为共享单车运营区域的相关数据。
数据维度：数据集包含多个维度，如季节（season）、年份（yr）、月份（mnth）、小时（hr）、节假日（holiday）、星期几（weekday）、工作日（workingday）、天气状况（weathersit）、温度（temp）、湿度（hum）、风速（windspeed）以及单车租赁总数（cnt）等。
数据格式：CSV格式，包含hour_train.csv、day_test.csv、hour_test.csv、hour.csv、day_train.csv、day.csv等多个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开共享单车项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据建模等领域的研究和应用。
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：适用于交通流量预测、城市交通规划、环境影响分析等学术研究。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，用于优化车辆调度、预测租赁需求、提升运营效率。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量管理、制定交通政策。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响共享单车租赁需求的各种因素，并建立预测模型，以优化资源配置和提升服务质量。
