城市自行车租赁需求预测数据集CityBicycleRentalDemandPrediction-wudangqibujieshao
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 需求预测, 时序分析, 城市交通, 气象因素, 机器学习, 数据建模, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自城市自行车租赁系统的数据，记录了影响自行车租赁需求的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据小时级别的数据粒度，可推测为一段时间内的租赁数据。
地理范围：数据涵盖多个城市，具体城市信息通过“city”字段进行区分。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：
id：数据记录的唯一标识符。
city：城市编号，代表不同的城市。
hour：小时，表示一天中的小时数。
is_workday：是否为工作日（1为是，0为否）。
weather：天气状况，可能代表不同的天气类型。
temp_1：温度1，可能代表环境温度。
temp_2：温度2，可能代表体感温度。
wind：风力，可能代表风速或风级。
y（仅在traincsv中）：自行车租赁需求量，为目标变量。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于城市自行车租赁系统，经过匿名化处理，可用于预测模型训练和评估。
该数据集适合用于时间序列分析、回归模型构建，以及探索天气、时间等因素对自行车租赁需求的影响。
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：适用于城市交通、环境科学等领域的研究，如自行车租赁需求预测、城市交通流量分析等。
行业应用：为城市自行车租赁公司、共享单车平台提供数据支持，用于优化车辆调度、库存管理、定价策略。
决策支持：支持城市交通规划部门制定自行车基础设施建设方案，优化城市交通布局。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解时间序列分析、回归模型等。
此数据集特别适合用于预测城市自行车租赁需求，并探索影响需求的各种因素，从而优化运营策略，提升用户体验。
