共享单车需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-geadalfa
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, 机器学习, 交通, 气象数据, 骑行, 数据分析
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁需求相关数据，记录了特定时间段内共享单车的使用情况及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了2011年至2012年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为城市共享单车系统。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如日期时间(datetime)、季节(season)、是否节假日(holiday)、星期几(weekday)、是否工作日(workingday)、天气状况(weather)、温度(temp)、体感温度(atemp)、湿度(humidity)和风速(windspeed)等，以及租赁数量（未在描述中直接体现，但通过数据集名称可推断）。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。数据已进行初步整理，可直接用于建模。
来源信息：数据来源于共享单车项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习模型训练，以预测共享单车的需求量。
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、城市规划和数据科学领域的学术研究，如共享单车使用模式分析、影响因素研究等。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，特别是在需求预测、资源调度、站点规划等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化城市交通系统，提升资源利用效率。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响共享单车需求的因素，建立预测模型，从而优化运营策略，提高用户满意度。
