自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPredictionDataset-amritash3242
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, 气候因素, 季节性, 数据分析, 共享单车
数据概述：
该数据集包含来自公共自行车租赁系统的数据，记录了自行车租赁的需求量以及相关的环境和时间因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2011年到2012年期间的自行车租赁数据。
地理范围：数据未明确指出具体的地理位置，但可推断为某个公共自行车租赁系统的数据。
数据维度：数据集包括以下关键字段：datetime（日期时间），season（季节），holiday（是否节假日），workingday（是否工作日），weather（天气状况），temp（摄氏温度），atemp（体感温度），humidity（湿度），windspeed（风速），casual（未注册用户租赁数量），registered（已注册用户租赁数量），count（总租赁数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习模型的训练与评估，尤其适用于预测自行车租赁需求。
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、需求预测和环境因素对租赁行为影响的学术研究。
行业应用：为自行车租赁公司提供数据支持，用于优化车辆调度、库存管理和市场营销策略。
决策支持：支持城市规划和交通管理部门进行自行车道规划、公共交通系统优化和资源配置。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生深入理解时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索时间、天气等因素对自行车租赁需求的影响，帮助用户构建预测模型并优化运营策略。
