首尔共享单车租赁量预测数据集SeoulBikeSharingDemandPrediction-matejhorvat
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, 回归预测, 机器学习, 城市交通, 数据分析
数据概述：
该数据集包含首尔地区共享单车租赁相关的环境和使用数据，旨在用于预测共享单车的租赁需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年至2018年。
地理范围：数据主要覆盖韩国首尔市。
数据维度：数据集包括时间（日期、小时）、气象条件（温度、湿度、风速、能见度、露点温度、日照辐射、降雨量、降雪量）、季节、节假日、工作日等环境因素，以及共享单车租赁数量（仅TRAIN.csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含TRAIN.csv（训练集）和TEST.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公共数据集，已进行预处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、回归预测和机器学习建模。
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：适用于城市交通、共享出行领域的学术研究，如租赁需求预测、天气因素对共享单车使用量的影响分析等。
行业应用：为共享单车运营商提供数据支持，可用于优化车辆调度、库存管理，提高运营效率。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如交通流量管理、公共交通规划等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测、特征工程等相关知识。
此数据集特别适合用于探索环境因素对共享单车租赁量的影响，并构建预测模型，从而优化资源配置和提升用户体验。
