全球共享单车需求预测数据集-2011至2012年-m0hand
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车,需求预测,机器学习,回归模型,自行车租赁,城市交通,数据科学,预测分析
数据概述：
本数据集用于构建机器学习回归模型，以预测共享单车的需求。数据集包含2011年至2012年间全球多个共享单车系统的租赁记录，旨在分析和预测共享单车的使用需求。数据集涵盖了不同城市中共享单车租赁的详细信息，包括租赁时间、租赁地点、天气条件等关键要素。
数据集字段定义如下：
- datetime：租赁的具体日期和时间
- season：季节（1: 春季, 2: 夏季, 3: 秋季, 4: 冬季）
- holiday：是否为节假日（0: 非节假日, 1: 节假日）
- workingday：是否为工作日（0: 非工作日, 1: 工作日）
- weather：天气状况（1: 清朗, 2: 雾/多云, 3: 轻度雨/雪, 4: 重度雨/雪/雾）
- temp：温度（摄氏度）
- atemp：体感温度（摄氏度）
- humidity：湿度（百分比）
- windspeed：风速（速度单位）
- casual：非注册用户租赁次数
- registered：注册用户租赁次数
- count：总租赁次数（casual + registered）
数据来源为互联网公开数据，具有广泛的数据覆盖和较高的数据质量，适用于共享单车需求预测研究。
数据用途概述：
该数据集适用于共享单车行业研究、需求预测模型开发、城市交通规划、数据分析和预测模型优化等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行时间序列分析，了解共享单车需求的变化趋势；城市规划者可以基于数据预测结果优化共享单车布局；运营商可以利用预测结果制定租赁价格策略。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握需求预测和数据科学的相关知识。
