共享单车使用量预测数据集BikeshareUsagePrediction-anhpknu
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 时间序列分析, 交通流量, 城市出行, 预测模型, 机器学习, 数据可视化, 气象因素
数据概述：
该数据集包含共享单车使用量的时间序列数据，记录了共享单车租借数量及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体年份，但包含了月、日、小时等时间维度信息，可以用于分析周期性变化。
地理范围：数据未明确标明城市，但可推断为城市共享单车系统。
数据维度：数据集包括OBS（观测序号），season（季节），mnth（月份），day（日期），hr（小时），holiday（是否节假日），weekday（星期几），workingday（是否工作日），weathersit（天气状况），temp（温度），atemp（体感温度），hum（湿度），windspeed（风速），casual（未注册用户租借数量），registered（已注册用户租借数量），bikers（总租借数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Bikeshare (1).csv，便于数据导入和分析。数据已进行预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、预测建模和数据可视化等。
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：适用于交通流量分析、城市出行模式研究、环境因素对自行车使用影响的学术研究。
行业应用：为共享单车公司提供数据支持，用于优化车辆调度、预测需求、提升运营效率。
决策支持：支持城市规划部门进行交通规划、改善城市交通环境、制定相关政策。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索共享单车使用量的季节性、周期性规律，以及天气、节假日等因素的影响，帮助用户实现对未来共享单车使用量的预测，优化资源配置。
