自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPrediction-shwetadalal
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 交通运输, 数据分析, 机器学习, 租赁需求, 季节性分析, 城市交通, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了自行车租赁服务的历史数据，旨在预测未来自行车租赁需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2011年至2012年的时间范围。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可推测为城市自行车租赁系统。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括日期时间（datetime）、季节（season）、是否节假日（holiday）、是否工作日（workingday）、天气状况（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、已注册用户租赁量（registered）、未注册用户租赁量（casual），以及总租赁量（count）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sampleSubmission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的构建与评估。
该数据集适合用于时间序列分析、需求预测和数据建模。
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：适用于交通运输、城市规划等领域的研究，例如分析自行车租赁需求的影响因素、季节性模式等。
行业应用：可以为自行车租赁公司、城市交通管理部门提供数据支持，用于优化车辆调度、资源配置和运营策略。
决策支持：支持城市交通规划和管理，例如预测自行车道的使用情况，优化交通基础设施的建设。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握时间序列分析、回归模型等技术。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的关键因素，并构建预测模型，以提高租赁服务的效率和用户满意度。
