自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPrediction-maisaa
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 时间序列分析, 租赁需求预测, 机器学习, 季节性分析, 气象数据, 城市交通, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的自行车租赁数据，记录了自行车租赁服务的相关信息，旨在用于预测自行车租赁需求。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从时间戳字段推断，数据包含小时级的时间序列信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析特定城市或地区的自行车租赁需求。
数据维度：数据集包含多个字段，包括日期时间（datetime）、季节（season）、节假日（holiday）、工作日（workingday）、天气状况（weather）、摄氏温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、临时用户租赁数量（casual）、注册用户租赁数量（registered）以及总租赁数量（count）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的自行车租赁数据集，已经过初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习模型构建，用于预测自行车租赁需求。
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、城市规划和数据科学领域的学术研究，如时间序列预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为自行车租赁公司提供数据支持，用于优化车辆调度、库存管理和市场营销策略。
决策支持：支持城市交通规划部门进行自行车道建设、站点设置等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的关键因素，构建预测模型，从而提升资源配置效率和用户体验。
