自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-rudra8
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, 季节性分析, 气象数据, 回归模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的自行车租赁相关数据，记录了自行车租赁服务的历史使用情况，并结合了天气、日期等环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2011年到2012年的自行车租赁数据，涵盖了两年时间。
地理范围：数据集未明确指出具体地理位置，但可以推断为某个城市或区域的自行车租赁服务。
数据维度：数据集包括时间戳（datetime）、季节（season）、节假日（holiday）、工作日（workingday）、天气情况（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、临时注册用户数量（casual）、注册用户数量（registered）和总租赁数量（count）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_luccsv和test_luccsv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的自行车租赁项目，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训练，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：适用于交通运输、城市规划、环境科学等领域的研究，如自行车出行需求预测、交通流量分析等。
行业应用：可以为自行车租赁公司、共享单车平台提供数据支持，尤其在优化车辆调度、库存管理、定价策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划，以及制定相关政策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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自行车租赁需求与时间、天气、节假日等因素之间的关系，帮助用户实现租赁需求预测、资源优化配置等目标。
