自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPredictionDataset-nithinreddyy
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 需求预测, 时间序列分析, 租赁市场, 机器学习, 数据分析, 骑行, 交通
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁平台的数据，记录了每日的自行车租赁数量以及相关的天气、日期等环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2011年至2012年期间的每日租赁数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推断为某个自行车租赁市场。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：租赁日期（dteday），季节（season），年份（yr），月份（mnth），是否为节假日（holiday），星期几（weekday），是否为工作日（workingday），天气状况（weathersit），温度（temp），体感温度（atemp），湿度（hum），风速（windspeed），以及租赁数量，包括休闲用户（casual），注册用户（registered）和总租赁量（cnt）。
数据格式：CSV格式，文件名为day.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步整理，适合直接用于建模分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但数据已进行标准化处理。
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，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、城市规划和数据科学领域的学术研究，如自行车租赁需求预测、天气因素对租赁量的影响分析等。
行业应用：为自行车租赁公司、共享单车平台提供数据支持，特别是在库存管理、运营策略优化、市场预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化自行车道规划、公共自行车系统建设等。
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和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁量的各种因素，并构建预测模型，以优化资源配置和提升运营效率。
