谷歌数据分析案例二-自行车租赁预测数据集-luisgmolina
数据来源：互联网公开数据
标签：数据分析，自行车租赁，时间序列，预测，机器学习，公共交通，城市规划，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自谷歌数据分析案例二的自行车租赁数据，记录了华盛顿特区自行车租赁服务的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年至2012年。
地理范围：数据覆盖华盛顿特区。
数据维度：数据集包括日期，季节，天气状况，是否为节假日，工作日，温度，湿度，风速以及自行车租赁总数，已注册用户租赁数量和未注册用户租赁数量等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于谷歌数据分析案例，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，时间序列预测和机器学习等领域的研究和应用，特别是在预测自行车租赁需求，分析影响因素等技术任务中具有重要价值。
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：适用于自行车租赁需求预测，影响因素分析等研究，如季节性影响，天气对租赁量的影响等。
行业应用：可以为自行车租赁服务提供数据支持，特别是在优化运营策略，资源配置等方面。
决策支持：支持城市规划部门的交通规划，自行车道建设等决策。
教育和培训：作为数据分析，机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁需求的规律与趋势，帮助用户实现租赁量预测，优化运营策略等目标，为城市交通规划和自行车租赁服务提供数据支持。
