共享单车骑行与气象数据分析数据集BikeSharingandWeatherDataAnalysis-brucelihyu
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 骑行数据, 气象数据, 时间序列分析, 城市交通, 数据可视化, 交通预测, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自共享单车骑行数据和气象数据，记录了共享单车的使用情况以及同时期的气象条件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年全年。
地理范围：数据覆盖特定城市或地区的共享单车骑行活动和气象观测数据。
数据维度：
共享单车数据：包括骑行ID、用户ID、骑行时长、起始/结束站点ID、起始/结束时间、起始/结束站点名称、自行车ID、用户类型等。
气象数据：包括经度、纬度、站点名称、气候ID、日期/时间、年、月、日、时间、温度（摄氏度）、露点温度（摄氏度）、相对湿度（%）、风向（10s度）、风速（km/h）、能见度（km）、站点气压（kPa）、湿度指数、风寒指数、天气状况等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，其中共享单车数据按月份拆分，气象数据也按月份拆分，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于共享单车运营方和气象观测机构的公开数据，数据已进行整理和初步清洗。
该数据集适合用于城市交通分析、共享单车使用模式研究、气象条件对骑行行为的影响分析等。
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、环境科学等领域的学术研究，如骑行需求预测、交通流量分析、天气对出行选择的影响研究等。
行业应用：可以为共享单车运营商、城市交通管理部门提供数据支持，尤其是在优化车辆调度、制定市场营销策略、改善城市交通规划等方面。
决策支持：支持城市规划者和交通管理部门制定基于数据的决策，优化交通基础设施建设和管理。
教育和培训：作为数据科学、交通工程、城市规划等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通和环境因素之间的关系。
此数据集特别适合用于探索共享单车骑行行为与气象因素之间的关联，以及构建预测模型，帮助用户实现优化资源配置、提升用户体验等目标。
