自行车租赁量预测时序数据集BikeRentalPredictionTimeSeriesDataset-linusx
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 时序分析, 气象数据, 租赁预测, 机器学习, 交通运输, 数据分析, 季节性
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的自行车租赁数据，记录了自行车租赁数量与相关气象和时间因素之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但根据数据内容推测为英国伦敦地区。
数据维度：数据集包括“timestamp”（时间戳）、“cnt”（自行车租赁总数）、“t1”（实际温度）、“t2”（感受温度）、“hum”（湿度）、“wind_speed”（风速）、“weather_code”（天气状况）、“is_holiday”（是否为节假日）、“is_weekend”（是否为周末）、“season”（季节）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Bike sale share data.csv，便于时间序列分析和数据建模。
该数据集适用于时间序列预测、回归分析和探索性数据分析等任务。
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、环境科学等领域的学术研究，如自行车租赁量预测模型构建、天气因素对租赁量的影响分析等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在需求预测、资源调度、定价策略优化等方面。
决策支持：支持城市交通规划部门制定自行车基础设施建设方案，优化交通管理策略。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁量与时间、天气、季节等因素之间的复杂关系，帮助用户实现租赁量预测、优化资源配置等目标。
