共享单车租赁量预测数据集BikeSharingDemandPrediction-zekigultekin
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁量预测, 时间序列分析, 气象数据, 机器学习, 交通出行, 数据可视化, 环境因素
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁量数据，记录了共享单车租赁数量以及相关气象和时间因素，用于分析和预测共享单车的需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为共享单车运营的城市或区域。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
timestamp：时间戳，记录租赁发生的时间；
cnt：共享单车的租赁数量；
t1：实际气温摄氏度；
t2：感受温度摄氏度；
hum：湿度百分比；
wind_speed：风速，公里/小时；
weather_code：天气状况代码；
is_holiday：是否为节假日（0代表否，1代表是）；
is_weekend：是否为周末（0代表否，1代表是）；
season：季节。
数据格式：CSV格式，文件名为store_sharing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，可以直接用于分析和建模。
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，例如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：适用于交通出行、城市规划、环境科学等领域的研究，如预测共享单车需求、分析天气因素对租赁量的影响等。
行业应用：可以为共享单车公司提供数据支持，尤其是在需求预测、运营调度、资源配置等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化公共交通系统的规划和管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的实训材料，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租赁量的因素，建立预测模型，并优化共享单车的运营策略，以提高用户体验和资源利用率。
