自行车交通流量预测数据集BikeTrafficPredictionDataset-somkhaple
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车，交通流量，预测，数据集，时间序列，机器学习，交通分析，城市规划
数据概述： 该数据集包含自行车交通流量的数据，记录了在特定地点自行车通过的数量，适用于交通流量分析，预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2017年。
地理范围：数据覆盖了美国华盛顿特区某地点的自行车交通流量。
数据维度：数据集包括每小时的自行车通过数量，日期，天气状况（温度，湿度，风速，降雨量）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。数据已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于交通流量预测，时间序列分析，天气因素对交通流量的影响分析等领域的研究和应用，特别是在城市交通规划，智能交通系统等方面具有重要价值。
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：适用于自行车交通流量预测，交通流量影响因素分析等研究，如预测高峰时段的交通流量，分析天气因素对自行车出行的影响等。
行业应用：可以为城市交通管理部门，自行车租赁公司等提供数据支持，特别是在交通规划，自行车道建设和资源配置方面。
决策支持：支持交通管理部门进行交通流量预测和管理，帮助制定更合理的交通策略。
教育和培训：作为交通工程，数据科学及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预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索自行车交通流量的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通流量预测，优化城市交通规划，提高交通效率。
