共享单车租赁量预测数据集SharedBikeRentalPredictionDataset-abdelrahmanshaheen
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, 气象数据, 骑行需求, 数据分析, 机器学习, 交通出行
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁相关数据，记录了不同时间段的单车租赁数量，并结合了天气、季节等因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据数据内容推测为一段时间内的共享单车租赁数据。
地理范围：数据未标明具体地理位置，可视为某个城市或地区的共享单车租赁情况。
数据维度：数据集包括日期时间（datetime）、季节（season）、是否节假日（holiday）、是否工作日（workingday）、天气状况（weather）、温度（temp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、临时用户租赁量（casual）、注册用户租赁量（registered）和总租赁量（rented_bikes_count）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bikes.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和初步处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归预测等相关领域和数据建模、机器学习等技术应用。
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、共享经济等领域的研究，如共享单车使用行为分析、租赁量预测模型构建等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，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：支持城市交通规划部门进行交通流量分析和管理，优化交通资源配置。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解共享单车租赁规律。
此数据集特别适合用于探索影响共享单车租赁量的因素，构建预测模型，帮助用户优化运营策略、提升资源利用效率。
