自行车共享需求测试数据集Bike-Sharing-Demand-TestDataset-shaghayeghhadian
数据来源:互联网公开数据
标签:共享单车,需求预测,数据集,时间序列,机器学习,交通分析,城市规划,大数据
数据概述: 该数据集记录了共享单车的骑行需求数据,主要用于自行车共享系统的需求预测和时间序列分析。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围从2011年到2012年。
地理范围:数据覆盖了美国华盛顿特区,主要记录了首都自行车共享系统的使用情况。
数据维度:数据集包括日期,时间,天气状况,温度,湿度,风速,是否为假日,是否为工作日,季节,小时等变量,以及实际租赁数量和注册用户租赁数量。
数据格式:数据提供为CSV格式,便于进行数据处理和分析。
来源信息:数据来源于首都自行车共享系统(Capital Bikeshare)的公开数据,已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通规划,需求预测,机器学习模型训练等领域的应用,尤其在共享单车需求预测,时间序列分析等方面具有广泛的应用价值。
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:适用于共享单车需求预测,交通流量分析,用户行为研究等学术研究,如不同天气条件下的骑行需求变化,节假日对骑行需求的影响等。
行业应用:可以为共享单车企业,城市交通管理部门提供数据支持,特别是在需求预测,站点布局优化和调度管理方面。
决策支持:支持共享单车系统的运营管理和决策优化,帮助管理者制定科学的投放,调度和定价策略。
教育和培训:作为数据科学,机器学习和城市规划课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测,回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索共享单车需求变化的规律与趋势,帮助用户实现准确的骑行需求预测,优化共享单车系统的运营效率和用户体验,促进城市交通可持续发展。