共享单车租赁数据分析数据集BikeSharingRentalDataAnalysis-the0aman0shrivastava
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, 骑行需求, 气象因素, 数据可视化, 机器学习, 交通出行
数据概述：
该数据集包含来自共享单车平台的数据，记录了共享单车的租赁情况，用于分析骑行需求与影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了共享单车租赁的具体时间，精确到小时级别。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推断为共享单车运营的城市或地区。
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）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、未注册用户租赁量（casual）、已注册用户租赁量（registered）和总租赁量（count）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bike_sharing.csv，便于数据分析和处理。数据已进行标准化，可以直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析、数据可视化以及机器学习建模等任务。
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、环境科学等领域的研究，例如分析共享单车使用模式、预测骑行需求等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，帮助其优化车辆调度、制定定价策略、提升用户体验。
决策支持：支持城市交通规划部门进行交通流量分析和基础设施建设决策。
教育和培训：作为数据分析、统计学和机器学习课程的实训材料，帮助学生理解时间序列数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探究共享单车租赁量与时间、天气等因素之间的关系，从而实现对未来租赁量的预测，优化资源配置。
