共享单车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-asmaaalisaber
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, 机器学习, 回归预测, 交通运输, 数据分析
数据概述：
该数据集包含共享单车租赁相关的历史数据，记录了不同时间段的单车租赁数量，并结合了气象和日期等环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间未在数据中直接标明，但从datetime字段的示例数据推断，最早记录为2011年1月20日。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从数据内容推测，可能来自某个特定城市的共享单车系统。
数据维度：
datetime：日期和时间。
season：季节（1: 春季, 2: 夏季, 3: 秋季, 4: 冬季）。
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。
来源信息：数据集来源于公开数据，具体来源信息未在数据集中直接说明，但常用于机器学习和时间序列分析的教学和研究。
该数据集适合用于时间序列分析、回归预测等研究，以及用于预测共享单车租赁需求。
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，如共享单车使用模式分析、影响因素分析等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在需求预测、资源调度、库存管理等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，优化共享单车投放策略。
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时间序列数据分析和预测方法。
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，以及构建预测模型，从而优化资源配置和提升运营效率。
