自行车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPredictionDataset-dennisgitari
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, 交通运输, 机器学习, 数据分析, 骑行数据, 城市出行
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁系统的数据，记录了不同时间段的自行车租赁数量以及相关的环境和天气因素。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：数据主要来源于某个特定城市的自行车租赁系统，具体城市未明确说明。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如租赁日期（dteday），季节（season），年份（yr），月份（mnth），小时（hr），是否节假日（holiday），星期几（weekday），是否工作日（workingday），天气情况（weathersit），温度（temp），体感温度（atemp），湿度（hum），风速（windspeed），以及租赁人数（casual，registered，cnt）。
数据格式：CSV格式，文件名为BikeSharingDataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的自行车租赁数据集，通常用于时间序列分析和预测研究。
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。
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，如自行车租赁需求预测、交通流量分析、天气因素对骑行行为的影响研究等。
行业应用：可以为自行车租赁公司、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在优化车辆调度、制定营销策略、改善骑行体验等方面。
决策支持：支持城市规划者制定更合理的交通政策，优化自行车基础设施建设，提升城市的可持续发展水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对租赁量的影响，从而帮助用户优化资源配置和提升服务质量。
