自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPredictionDataset-ahanmr1998
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, 气象因素, 数据挖掘, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的自行车租赁数据，记录了自行车租赁服务的相关信息，用于预测租赁需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2011年至2012年的自行车租赁情况。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但通常代表特定城市或地区的租赁服务。
数据维度：数据集包括日期时间、季节、是否节假日、是否工作日、天气状况、摄氏温度、体感温度、湿度、风速、未注册用户租赁数量、已注册用户租赁数量等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含Training_Set.csv和Testing_Set.csv两个文件，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，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习预测任务。
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、城市规划和数据科学领域的学术研究，如租赁需求预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为自行车租赁公司、城市共享单车运营方提供数据支持，特别是在优化车辆调度、库存管理、定价策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如评估自行车道建设、优化交通流量等。
教育和培训：作为数据科学、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实践数据分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁需求的时序变化规律，以及天气、节假日等因素对租赁量的影响，帮助用户实现精准的需求预测和资源优化配置。
