共享单车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-chrisiliop
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁需求, 时间序列分析, 气象数据, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 骑行需求
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁需求相关数据，记录了共享单车租赁量与多种环境因素之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据集内容推测可能为城市共享单车系统。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
datetime：日期和时间，精确到小时。
season：季节，1 (春天), 2 (夏天), 3 (秋天), 4 (冬天)。
holiday：是否为节假日。
workingday：是否为工作日。
weather：天气状况，1: 晴朗, 2: 多云, 3: 小雨/小雪, 4: 大雨/大雪。
temp：摄氏温度。
atemp：体感温度。
humidity：湿度。
windspeed：风速。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的共享单车项目，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习预测模型的构建。
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、城市规划和环境科学领域的学术研究，如预测共享单车租赁需求、分析天气和环境因素对骑行需求的影响。
行业应用：为共享单车运营公司提供数据支持，尤其在优化车辆调度、预测用户需求、制定运营策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量预测和规划，优化城市交通资源配置。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和时间序列分析课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响共享单车租赁需求的因素，并构建预测模型，帮助用户实现优化资源配置、提升运营效率等目标。
