共享单车租赁时空数据分析数据集BikeSharingSpatio-TemporalData-dungalex
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 时空数据, 租赁分析, 城市交通, 数据可视化, 时间序列分析, 地理信息系统, 机器学习
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁相关的时空数据，记录了特定区域内共享单车的租赁情况、GPS定位信息以及区域划分。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2016年2月1日开始，具体结束时间未在数据集中明确标出。
地理范围： 数据覆盖特定城市的共享单车租赁区域，具体城市信息未在数据集中直接说明。
数据维度：
train_hire_stats.csv：包含Zone_ID（区域编号）、Date（日期）、Hour_slot（小时时段）、Hire_count（租赁数量）等字段，记录了每个区域每小时的租赁次数。
test_hire_stats.csv：包含Test_ID（测试ID）、Zone_ID、Date、Hour_slot、Hire_count等字段，用于测试或预测用途，记录了共享单车的租赁信息。
train_gps_points.csv：包含Datetime（日期时间）、Longitude_X（经度）、Latitude_Y（纬度）、Zone_ID等字段，记录了共享单车的GPS定位信息。
zones.csv：包含Zone_ID、left、top、right、bottom等字段，定义了共享单车租赁区域的边界。
zones.png：包含共享单车租赁区域的地图可视化。
数据格式： 数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
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： 适用于城市交通、共享出行等领域的学术研究，如共享单车使用模式分析、需求预测、站点规划等。
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、提升用户体验、制定市场策略等方面。
决策支持： 支持城市交通管理部门进行交通规划、交通拥堵治理和公共资源配置等决策。
教育和培训： 作为数据分析、时空数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁的时空分布规律，预测租赁需求，优化车辆调度，以及进行城市交通规划等应用。
