华盛顿特区自行车租赁数据分析集-2011至2013年-prepinstaprime
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁,数据分析,数据可视化,华盛顿特区,共享单车,骑车需求,时间序列,数据探索
数据概述：
本数据集收录了2011年至2013年间华盛顿特区自行车租赁系统的历史租赁数据。数据涵盖了每小时的租赁记录，包括租赁数量、时间戳、天气状况、温度、湿度等关键指标，为分析自行车租赁规律提供了详实的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于自行车租赁需求预测、共享单车系统优化、城市交通规划等多种场景。研究人员可利用此数据进行时间序列分析，预测未来的租赁需求；城市规划者可基于数据优化自行车租赁站的布局；运营团队可利用数据分析结果调整运营策略。此外，数据集也适合用于数据科学教育，帮助学习者掌握数据探索与分析的技能。
数据包含以下字段：
- datetime: 租赁时间戳
- season: 季节分类（1=春季, 2=夏季, 3=秋季, 4=冬季）
- holiday: 是否为节假日（0=否, 1=是）
- workingday: 是否为工作日（0=否, 1=是）
- weather: 天气状况（1=晴天, 2=多云, 3=小雨, 4=大雨或恶劣天气）
- temp: 温度（摄氏度）
- atemp: 感受温度（摄氏度）
- humidity: 湿度（百分比）
- windspeed: 风速（米/秒）
- casual: 临时用户租赁数量
- registered: 注册用户租赁数量
- count: 总租赁数量（临时用户+注册用户）
数据集适用于进行探索性数据分析（EDA）和使用Pandas Profiling生成数据概览报告，帮助用户快速了解数据的基本特征和分布规律。通过比较Pandas Profiling报告与自行进行的EDA结果，可以更全面地评估数据质量和分析的有效性。
