自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-agimtakon
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 需求预测, 租赁业务, 交通分析, 气象因素, 数据建模, 机器学习, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁服务的历史数据，记录了自行车租赁的需求量及其影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年至2012年。
地理范围：数据未明确指出具体地区，但可推测为某个提供自行车租赁服务的城市。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如日期时间（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）、非注册用户租赁数量（casual）、注册用户租赁数量（registered）和总租赁数量（count）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于时间序列分析、需求预测和影响因素分析。
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、城市规划等领域的研究，如分析自行车租赁需求与天气、季节等因素的关系。
行业应用：可以为自行车租赁公司提供数据支持，特别是在预测租赁需求、优化资源配置和制定营销策略方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如优化自行车道规划、改善交通拥堵等。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解需求预测模型。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁需求的季节性、周期性变化规律，并评估天气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。
