自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-k2w9254
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 租赁需求, 数据预测, 机器学习, 气象数据, 季节性分析, 线性回归, 城市交通
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及其相关环境因素。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理位置，但可推断为城市环境下的自行车租赁数据。
数据维度：数据集包括日期时间（datetime）、季节（season）、节假日（holiday）、工作日（workingday）、天气（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）、已注册用户租赁数量（registered）和总租赁数量（count）等多个维度。
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预测、回归分析和数据可视化等研究。
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学术研究，如自行车租赁需求预测、季节性需求分析等。
行业应用：可以为自行车租赁公司提供数据支持，尤其是在租赁资源调度、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持城市交通规划部门进行自行车道规划、公共自行车系统优化等决策。
教育和培训：作为数据分析、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理解数据驱动的预测方法。
此数据集特别适合用于探索租赁需求与时间、天气、节假日等因素之间的关系，帮助用户实现租赁需求的准确预测，从而优化资源配置和提高运营效率。
