共享单车租赁数据分析数据集BikeshareRentalDataAnalysis-akkibangaram
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁分析, 时间序列, 机器学习, 预测模型, 季节性, 气象因素, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自共享单车系统的数据，记录了共享单车的租赁情况，包括租赁数量、时间、天气等因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年至2012年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但通常被认为是某个城市的共享单车系统数据。
数据维度：数据集包括“datetime”（日期时间）、“season”（季节）、“holiday”（是否节假日）、“workingday”（是否工作日）、“weather”（天气状况）、“temp”（温度）、“atemp”（体感温度）、“humidity”（湿度）、“windspeed”（风速）、“casual”（未注册用户租赁数量）、“registered”（注册用户租赁数量）和“count”（总租赁数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为attachment_bikeshare_lyst2818.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于共享单车运营数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和预测建模。
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，如共享单车使用模式分析、租赁量预测等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在车辆调度、运营策略优化、市场需求预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如优化自行车道规划、改善交通拥堵等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解时间序列分析、回归分析等方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁量与时间、天气等因素的关系，帮助用户实现租赁量预测、优化运营策略等目标。
