自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPrediction-chrisiliop
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 时间序列分析, 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共自行车租赁服务的数据，记录了自行车租赁需求量及影响因素。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，但可推测为城市区域。
数据维度：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）、临时注册用户数量（casual）、注册用户数量（registered）和总租赁量（count）。
数据格式：CSV格式，文件名为train (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公共自行车租赁服务的运营记录，已进行整理和清洗，便于分析。
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的训练与评估。
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：适用于城市交通、环境科学和数据科学领域的学术研究，如自行车租赁需求预测、影响因素分析等。
行业应用：为城市交通规划、自行车租赁服务提供数据支持，特别是在优化自行车投放、制定运营策略、提升用户体验等方面。
决策支持：支持政府部门和企业在城市交通管理、资源配置和可持续发展方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、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和应用。
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，例如天气、日期和时间，帮助用户预测未来的租赁需求，从而优化资源配置和提升服务质量。
