自行车使用情况预测数据集-2011至2012年-at3191
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车,使用预测,天气情况,用户类型,时间序列,数据预测,数据可视化
数据概述：
本数据集包含2011年至2012年间自行车租赁的使用情况记录，共有17379条记录和17个字段。数据集详细记录了每天每小时的自行车租赁情况，包括天气状况、气温、湿度、风速等外部因素，以及租赁用户的类型（临时用户和注册用户）等信息。字段包括：
instant：记录索引
dteday：日期
season：季节（1: 春季, 2: 夏季, 3: 秋季, 4: 冬季）
yr：年份（0: 2011, 1: 2012）
mnth：月份（1 至 12）
hr：小时（0 至 23）
holiday：是否为节假日
weekday：星期几
workingday：是否为工作日（1表示既不是周末也不是节假日，否则为0）
weathersit：天气状况
1: 晴天，有少量云，多云，部分多云
2: 雾 + 云，雾 + 散射云，雾 + 少量云，雾
3: 小雪，小雨 + 雷阵雨 + 散射云，小雨 + 散射云
4: 大雨 + 冰雹 + 雷阵雨 + 雾, 雪 + 雾
temp：归一化温度（摄氏度）（除以41，最大值为41）
atemp：体感温度（摄氏度）（除以50，最大值为50）
hum：归一化湿度（除以100，最大值为100）
windspeed：归一化风速（除以67，最大值为67）
casual：临时用户租赁数量
registered：注册用户租赁数量
cnt：总租赁自行车数量（包括临时用户和注册用户）
数据用途概述：
该数据集适用于自行车租赁需求预测、城市交通规划、天气对出行影响分析等多种场景。研究人员可以利用此数据进行时间序列分析，预测未来不同时间段的自行车租赁需求；城市规划者可基于数据优化自行车租赁站的布局；交通管理部门可以利用数据评估不同天气条件对自行车出行的影响。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解数据预测的基本方法和应用。
