首尔自行车租赁需求预测数据集SeoulBikeSharingDemandPrediction-mdsohailtanveer
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 需求预测, 时间序列分析, 韩国, 城市交通, 数据分析, 机器学习, 交通预测
数据概述：
该数据集包含来自首尔自行车租赁系统的数据，记录了自行车租赁需求量及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可以推断为一段时间内的历史租赁数据。
地理范围：数据覆盖首尔市范围内的自行车租赁站点。
数据维度：包括日期、时间、租赁量、天气状况（如温度、湿度、降雨量、雪量等）、季节、节假日、是否周末等影响自行车租赁需求的关键变量。
数据格式：CSV格式，文件名为SeoulBikeData.csv，便于数据分析与建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析、机器学习模型训练等。
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、环境科学等领域的学术研究，如预测自行车租赁需求、分析天气因素对租赁量的影响等。
行业应用：可以为城市交通管理部门、自行车租赁公司提供数据支持，特别是在优化资源配置、制定运营策略等方面。
决策支持：支持城市规划、交通管理部门进行决策，优化交通基础设施建设，提升城市交通效率。
教育和培训：作为数据分析、时间序列预测、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在交通领域的应用。
此数据集特别适合用于预测自行车租赁需求，帮助用户优化资源配置、提升运营效率。
