共享单车骑行量与环境因素关系数据集-2011-2012-mahifar
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车,骑行量,天气,季节,时间序列,环境因素,统计分析,北京,交通
数据概述：
本数据集收录了2011年至2012年间北京共享单车系统 hourly 和 daily 的骑行量数据，并结合了天气和季节信息。数据涵盖了骑行量、时间（小时和天）、天气状况、季节性等多个维度，为研究共享单车使用模式、环境因素对骑行量的影响等提供了全面的数据基础。
字段说明：
season：季节，编码为：冬季=1，春季=2，夏季=3，秋季=4。
mnth：月份，编码为因子变量。
day：一年中的第几天，范围从1到365。
hr：小时，编码为因子变量，范围从0到23。
holiday：是否为节假日，是=1，否=0。
weekday：星期几，编码从0到6，其中星期日=0，星期一=1，星期二=2，以此类推。
workingday：是否为工作日，是=1，否=0。
weathersit：天气状况，编码为因子变量。
temp：标准化的摄氏温度。数值通过 (t-t_min)/(t_max-t_min) 计算得出，其中 t_min=-8，t_max=+39。
atemp：标准化的体感温度（摄氏）。数值通过 (t-t_min)/(t_max-t_min) 计算得出，其中 t_min=-16，t_max=+50。
hum：标准化的湿度。数值除以100（最大值）。
windspeed：标准化的风速。数值除以67（最大值）。
casual：临时骑行用户数量。
registered：注册用户数量。
bikers：骑行总量。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括：骑行量预测、天气因素对骑行行为的影响分析、季节性骑行模式研究、共享单车运营策略优化等。研究人员可以利用此数据进行时间序列分析，探索骑行量与天气、季节、时间等因素之间的关系；城市规划者可以利用此数据优化自行车道和站点布局；企业可以基于数据制定更有效的运营策略，提升用户体验。此外，数据集也适合用于教学，帮助学生理解数据分析方法，并应用于实际案例研究。
