共享单车租赁数量预测数据集BikeSharingDemandPrediction-utkarshtiwari027
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, 机器学习, 数据挖掘, 交通运输, 预测模型, 回归分析
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁数量的时间序列数据，用于预测共享单车的需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度。
地理范围：数据集未明确标明地理范围，但可推断为共享单车运营城市。
数据维度：数据集包括两个字段：datetime（日期和时间，精确到小时）和count（共享单车租赁数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于时间序列分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的预处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析以及机器学习模型的构建。
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、城市规划等领域的研究，如共享单车使用量预测、交通流量分析等。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，特别是在车辆调度、库存管理、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，优化交通资源配置。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解预测模型。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁数量随时间变化的规律，从而预测未来的租赁需求，优化运营策略。
