首尔市共享单车租赁量时序数据集SeoulBikeSharingDemandTimeSeriesData-asadaftabnust
数据来源：互联网公开数据
标签：共享单车, 租赁需求, 时序分析, 气象数据, 城市交通, 季节性分析, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自首尔市的共享单车租赁数据，记录了共享单车的使用量及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年12月1日至2018年11月30日。
地理范围：数据覆盖首尔市范围。
数据维度：数据集包括“Date”（日期）、“Rented Bike Count”（租赁单车数量）、“Hour”（小时）、“Temperature(℃)”（温度）、“Humidity(%)”（湿度）、“Wind speed (m/s)”（风速）、“Visibility (10m)”（能见度）、“Dew point temperature(℃)”（露点温度）、“Solar Radiation (MJ/m2)”（太阳辐射）、“Rainfall(mm)”（降雨量）、“Snowfall (cm)”（降雪量）、“Seasons”（季节）、“Holiday”（是否节假日）、“Functioning Day”（是否运营日）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SeoulBikeData.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于首尔市共享单车运营系统的公开数据，已进行结构化整理。
该数据集适合用于时序分析、需求预测和环境因素影响研究。
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、环境科学、经济学等领域的研究，如共享单车使用量预测、季节性因素对租赁需求的影响分析、天气因素与骑行行为的关系研究等。
行业应用：可以为共享单车运营企业提供数据支持，特别是在优化车辆调度、制定营销策略、提升运营效率等方面。
决策支持：支持城市交通规划部门的决策制定，如评估共享单车对城市交通的影响、优化自行车道规划等。
教育和培训：作为数据科学、时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，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量的时序变化规律，以及分析环境因素对租赁需求的影响，帮助用户实现租赁量预测、运营策略优化等目标。
