自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-abhi739
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, 气象数据, 数据挖掘, 统计分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁平台的数据，记录了自行车租赁的需求量以及相关的环境因素，主要用于预测自行车租赁需求。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2011年到2012年。
地理范围： 数据未明确指出具体地理位置，但数据特征与城市自行车租赁系统相关。
数据维度：数据集包括日期时间（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）等影响因素，以及训练集中的休闲用户租赁量（casual）、注册用户租赁量（registered）和总租赁量（count）。
数据格式： 数据提供CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。train.csv包含租赁量数据，test.csv用于预测，缺少租赁量相关字段。
来源信息： 数据来源于公开的自行车租赁数据集，已进行数据整理和预处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归预测以及探索环境因素对自行车租赁需求的影响。
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：适用于时间序列分析、需求预测等相关领域的学术研究，如天气因素对自行车租赁的影响分析、租赁量预测模型构建等。
行业应用：可以为城市自行车租赁系统提供数据支持，特别是在租赁车辆调度、库存管理和运营策略优化方面。
决策支持：支持城市交通规划、公共资源配置等相关领域的决策制定，优化城市交通管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的因素，并构建预测模型，帮助用户优化资源配置和提升运营效率。
