韩国自行车租赁需求预测数据集DaconKorBikeRentalDemandForecastingDataset-edutechalexlee
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车，需求预测，数据集，时间序列，机器学习，交通分析，城市规划，数据挖掘
数据概述： 该数据集来自Dacon平台，记录了韩国某城市共享自行车系统的租赁数据，适用于需求预测，时间序列分析和城市规划研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据覆盖了韩国首尔市及其周边地区。
数据维度：数据集包括每小时或每日的租赁数据，涵盖日期，时间，天气状况（温度，湿度，风速等），节假日，工作日类型，地铁站距离，租赁点位置等变量。还包括历史租赁记录和用户行为数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Dacon平台的共享单车租赁记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通需求预测，城市规划和共享单车运营优化等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有重要价值。
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：适用于共享单车需求预测，交通流量分析，用户行为研究等学术研究，如季节性需求波动分析，天气对租赁量的影响等。
行业应用：可以为共享单车运营商，城市管理部门提供数据支持，特别是在需求预测，站点布局优化和运营策略制定方面。
决策支持：支持共享单车租赁系统的运营管理和城市交通规划，帮助制定科学的调度，定价和推广策略。
教育和培训：作为城市规划，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，需求分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁需求的规律与趋势，帮助用户实现准确的租赁量预测，优化运营策略和资源分配，提高共享单车系统的使用效率和用户体验。
