自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-zalinasemenova
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, 骑行数据, 机器学习, 季节性分析, 数据可视化, 交通出行
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁系统的数据，记录了自行车租赁服务的相关信息，用于分析和预测自行车租赁的需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从日期格式推断，数据可能包含多个时间段的租赁记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为特定自行车租赁系统的数据。
数据维度：数据集包括多个字段，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）、未注册用户租赁量（casual）、已注册用户租赁量（registered）和总租赁量（count）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_bikes.csv，易于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公共数据集，经过整理和清洗，确保了数据质量。
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构建，以预测自行车租赁需求量。
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，如探索影响自行车租赁需求的因素、分析季节性变化规律等。
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：支持城市交通管理部门制定自行车基础设施建设规划，优化城市交通系统。
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实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的各种因素，并预测未来的租赁量，从而优化资源配置和提升用户体验。
