共享单车需求预测数据集BikeSharingDemandPredictionDataset-budhadityadutta
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 需求预测, 时间序列分析, 气象因素, 骑行数据, 机器学习, 季节性分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含共享单车的需求量以及相关环境和时间因素，用于预测共享单车的需求量。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2017年开始，具体时间跨度未明确，但包含小时级别的数据。
地理范围： 数据未明确说明地理位置，但可以推断为共享单车运营的城市。
数据维度： 数据集包括以下主要数据项：id（唯一标识符），timestamp（时间戳），season（季节），holiday（是否节假日），workingday（是否工作日），weather（天气状况），temp（摄氏温度，单位未标明），temp_feel（体感温度，单位未标明），humidity（湿度，百分比），windspeed（风速），demand（共享单车需求量）。
数据格式： 数据以CSV格式提供，文件名为bike_sharing_demand.csv，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的共享单车数据，已进行初步的整理。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析、机器学习模型训练等。
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、城市规划等领域的研究，如共享单车使用模式分析、需求预测模型构建等。
行业应用： 可以为共享单车运营企业提供数据支持，尤其是在优化车辆调度、库存管理、定价策略等方面。
决策支持： 支持城市交通管理部门的决策制定，例如评估共享单车对城市交通的影响。
教育和培训： 作为时间序列分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响共享单车需求的各种因素，以及构建预测模型，从而帮助用户优化资源配置、提升运营效率。
