自行车租赁预测环境影响数据集BikeRentalPredictionEnvironmentFactors-ventureparker
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 预测分析, 气象数据, 环境因素, 时间序列分析, 机器学习, 数据建模, 交通出行
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的自行车租赁数据，记录了影响自行车租赁量的环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从小时级别的时间戳推断，数据可能涵盖较短时间段。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从气象数据推断，可能来源于特定城市或地区。
数据维度：数据集包括多个维度，例如：id（唯一标识符）、hour（小时）、hour_bef_temperature（前一小时温度）、hour_bef_precipitation（前一小时降水）、hour_bef_windspeed（前一小时风速）、hour_bef_humidity（前一小时湿度）、hour_bef_visibility（前一小时能见度）、hour_bef_ozone（前一小时臭氧）、hour_bef_pm10（前一小时PM10）、hour_bef_pm25（前一小时PM2.5）。
数据格式：CSV格式，包含testcsv、submissioncsv、traincsv三个文件，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于预测自行车租赁量，并研究环境因素对租赁量的影响。
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：适用于交通出行、城市规划、环境科学等领域的研究，如自行车租赁需求预测、环境因素对出行行为的影响分析等。
行业应用：可以为共享单车公司、城市交通管理部门提供数据支持，尤其在优化车辆调度、制定运营策略、评估环境影响等方面。
决策支持：支持城市交通规划、环境保护政策的制定，促进可持续交通发展。
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实训案例，帮助学生理解环境因素对行为的影响。
此数据集特别适合用于探索环境因素与自行车租赁量之间的关系，并构建预测模型，以优化资源配置和提升用户体验。
