自行车共享系统租赁量预测数据集BikeSharingDemandPrediction-sonukumar0605
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车共享, 租赁预测, 时间序列分析, 交通运输, 数据挖掘, 机器学习, 季节性分析, 天气影响
数据概述：
该数据集包含来自自行车共享系统的数据，记录了自行车租赁的数量及其相关的环境和时间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2011年到2012年的自行车租赁数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但通常指代城市自行车共享系统。
数据维度：数据集包括日期时间（datetime）、季节（season）、是否节假日（holiday）、是否工作日（workingday）、天气状况（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、未注册用户租赁量（casual）、注册用户租赁量（registered）和总租赁量（count）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bike_sharing.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的自行车共享系统数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习等领域。
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：适用于交通运输、城市规划和环境科学等领域的研究，例如分析自行车租赁量与天气、季节、时间的关系。
行业应用：可以为自行车共享系统运营商提供数据支持，用于预测租赁需求、优化车辆调度和资源分配。
决策支持：支持城市交通规划部门制定相关政策，改善城市交通管理和出行体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和时间序列分析课程的辅助材料，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预测自行车租赁需求，分析影响租赁量的关键因素，并优化运营策略。
