共享单车租赁量与环境及天气因素分析数据集BicycleSharingVolume-EnvironmentalFactors-emrebhdr
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁量, 天气因素, 环境因素, 时间序列分析, 预测模型, 统计分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁量数据，以及与之相关的环境和天气因素信息。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： 数据覆盖范围未明确，但从数据内容推测可能为城市共享单车系统。
数据维度： 数据集包括租赁量（cnt）、温度（t1, t2）、湿度（hum）、风速（wind_speed）、天气状况（weather_code）、是否为节假日（is_holiday）、是否为周末（is_weekend）、季节（season）等多个维度。
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，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于共享单车租赁量预测、环境因素影响分析、以及时间序列建模等研究。
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、城市规划等领域的学术研究，如共享单车使用量预测、天气因素对租赁行为的影响分析等。
行业应用： 可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在优化车辆调度、预测用户需求、制定市场策略等方面。
决策支持： 支持城市交通管理部门的决策制定，优化城市交通规划，提升交通系统的运行效率。
教育和培训： 作为数据分析、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深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁量与天气、环境等因素之间的关系，帮助用户实现对租赁量的精准预测，优化资源配置，提升运营效率。
