共享单车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-muqiaoli
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 共享单车, 租赁需求, 预测模型, 机器学习, 环境因素, 数据分析, 交通出行
数据概述：
该数据集包含来自共享单车租赁平台的数据，记录了共享单车租赁需求的历史情况以及相关的环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年全年。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可推断为城市共享单车运营场景。
数据维度：包括datetime（时间戳）、season（季节）、holiday（是否节假日）、workingday（是否工作日）、weather（天气状况）、temp（摄氏温度）、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train.csv，便于时间序列分析和建模处理。数据已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于共享单车租赁需求预测，以及分析环境因素对租赁量的影响。
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、环境因素对租赁需求的影响研究等。
行业应用：为共享单车运营公司提供数据支持，尤其在预测单车需求、优化车辆调度、制定定价策略等方面具备实用性。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如评估共享单车对城市交通的影响、优化交通规划等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享单车租赁需求的季节性、周期性变化规律，以及环境因素对其的影响，从而帮助用户实现更精准的租赁量预测，优化运营策略。
