首尔共享单车租赁量时序数据集SeoulBikeSharingDemandTimeSeries-punitmalik04

首尔共享单车租赁量时序数据集SeoulBikeSharingDemandTimeSeries-punitmalik04

数据来源:互联网公开数据

标签:共享单车, 租赁量, 时序分析, 气候因素, 季节因素, 城市交通, 韩国, 数据预测

数据概述: 该数据集包含来自首尔市的共享单车租赁数据,记录了不同时间段的单车租赁数量,以及影响租赁量的多种环境因素。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围为2017年12月1日至2018年11月30日。 地理范围:数据覆盖韩国首尔市。 数据维度:数据集包括“Date”(日期)、“Rented Bike Count”(租赁单车数量)、“Hour”(小时)、“Temperature(℃)”(温度)、“Humidity(%)”(湿度)、“Wind speed (m/s)”(风速)、“Visibility (10m)”(能见度)、“Dew point temperature(℃)”(露点温度)、“Solar Radiation (MJ/m2)”(太阳辐射)、“Rainfall(mm)”(降雨量)、“Snowfall (cm)”(降雪量)、“Seasons”(季节)、“Holiday”(是否是节假日)、“Functioning Day”(是否是工作日)等多个字段。 数据格式:CSV格式,文件名为SeoulBikeData.csv,便于数据分析和时序建模。 该数据集适合用于分析影响共享单车租赁量的各种因素,并进行租赁量预测。

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:适用于城市交通、环境因素对共享单车使用影响的研究,如天气因素对租赁量的影响分析、节假日对租赁量的影响等。 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:支持城市交通规划部门进行共享单车基础设施建设和优化,以及相关政策的制定。 教育和培训:作为时间序列分析、数据挖掘、机器学习等课程的案例,帮助学生理解和应用相关技术。 此数据集特别适合用于探索影响共享单车租赁量的规律,帮助用户实现租赁量预测、优化资源配置等目标。

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数据与资源

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版本 1.0
最后更新 五月 17, 2025, 21:59 (UTC)
创建于 五月 17, 2025, 21:59 (UTC)
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