自行车租赁需求预测小时级数据集BikeSharingDemandPredictionHourlyDataset-sonalisingh1411
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, 机器学习, 交通运输, 数据分析, 城市交通, 共享单车
数据概述：
该数据集包含来自自行车共享系统的数据，记录了每小时的自行车租赁数量以及相关的环境和时间信息。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：数据源于某个自行车共享系统，未明确具体地理位置，但可推测为城市环境。
数据维度：数据集包括多个字段，如：租赁时间(dteday, hr)，天气状况(weathersit, temp, atemp, hum, windspeed)，季节(season, mnth)，节假日(holiday)，工作日(workingday, weekday)，以及租赁人数(casual, registered, cnt)。
数据格式：CSV格式，文件名为hour.csv，包含结构化数据，便于分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的自行车共享数据集，已进行数据整理和标准化。
该数据集适合用于时间序列分析、需求预测和数据挖掘等研究。
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、城市规划和数据科学领域的学术研究，如预测自行车租赁需求、分析天气条件对租赁量的影响等。
行业应用：可以为自行车共享服务提供商提供数据支持，用于优化车辆调度、库存管理和定价策略。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析和基础设施规划，优化城市交通资源配置。
教育和培训：作为数据科学、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实践数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的因素，并构建预测模型，以优化资源配置和提升用户体验。
