首尔市共享单车租赁数据分析数据集SeoulBikeSharingDataAnalysis-anamitrachakrabortyy
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁分析, 时间序列分析, 城市交通, 天气因素, 韩国, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自首尔市的共享单车租赁数据，记录了共享单车的租赁数量以及相关的环境和时间因素。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的共享单车租赁情况。
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）和“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，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于城市交通、共享出行和环境因素影响等相关领域的研究。
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、环境科学、数据科学等领域的学术研究，例如共享单车租赁量与天气因素、时间因素之间的关系分析。
行业应用：可以为共享单车运营公司、城市规划部门提供数据支持，例如预测单车需求、优化车辆调度、改善基础设施规划等。
决策支持：支持城市交通规划、共享单车运营策略制定，以及相关政策的评估。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁量的季节性变化、天气影响以及节假日效应，从而帮助用户实现更精准的预测和更有效的运营管理。
