共享单车租赁量预测数据集BikeShareRentalPredictionDataset-saumya23
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁预测, 时间序列分析, 机器学习, 气象因素, 季节性, 骑行需求, 数据分析
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁系统的相关数据，记录了共享单车租赁数量与影响因素之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了共享单车租赁活动，具体时间范围未明确，但包含小时级别的时间序列数据。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但可推测是针对共享单车运营的城市或区域。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如租赁时间（datetime）、季节（season）、是否节假日（holiday）、是否工作日（workingday）、天气情况（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）以及租赁量（count，在sampleSubmission.csv和train.csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含sampleSubmission.csv、test.csv和train.csv三个文件，方便数据分析和建模。sampleSubmission.csv包含提交格式示例，test.csv包含测试数据，train.csv包含训练数据。
来源信息：数据来源于共享单车系统，已进行初步的数据整理，方便用户进行分析。
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的构建，用于预测共享单车租赁量。
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、城市规划等领域的研究，如共享单车使用模式分析、租赁量预测模型构建等。
行业应用：可以为共享单车运营商提供数据支持，特别是在需求预测、资源调度、运营策略优化等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行决策，优化交通资源配置，提升城市交通效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响共享单车租赁量的因素，建立预测模型，从而优化资源配置，提升运营效率。
