自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPredictionDataset-meghajagtap
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, 气象因素, 季节性分析, 城市交通, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的自行车租赁相关数据，记录了自行车租赁的需求量以及影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据包含从2011年到2012年的完整记录。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推测为某个城市的自行车租赁系统。
数据维度：数据集包含了多个关键变量，包括：
datetime：日期和时间戳。
season：季节（1:春天, 2:夏天, 3:秋天, 4:冬天）。
holiday：是否为节假日。
workingday：是否为工作日。
weather：天气状况（1:晴朗, 2:多云, 3:小雨/小雪, 4:大雨/大雪）。
temp：摄氏温度。
atemp：体感温度。
humidity：湿度。
windspeed：风速。
casual：未注册用户的租赁数量。
registered：注册用户的租赁数量。
count：总的自行车租赁数量。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于自行车租赁系统，并已进行标准化处理。
该数据集特别适用于时间序列分析、回归分析和机器学习模型的构建。
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、城市规划和环境科学等领域的研究，例如分析影响自行车租赁需求的因素，季节性变化分析等。
行业应用：为自行车租赁公司提供数据支持，用于预测租赁需求，优化车辆调度和库存管理，以及制定定价策略。
决策支持：支持城市规划部门制定交通政策，优化自行车基础设施建设，提升城市交通效率。
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、特征工程和模型评估等概念。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的各种因素，例如天气、季节、工作日等，并构建预测模型，从而优化资源配置和提升用户体验。
