自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPrediction-abdullah8wahid
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 时间序列预测, 需求预测, 机器学习, 气象数据, 季节性分析, 城市交通, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁系统的数据，记录了自行车租赁的需求量，并结合了日期、季节、天气等环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始时间为2011年，具体时间跨度未在数据描述中明确指出。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可以推断为城市自行车租赁系统。
数据维度：数据集包括以下关键字段：datetime（日期时间），season（季节），holiday（是否为节假日），workingday（是否为工作日），weather（天气状况），temp（摄氏温度），atemp（体感温度），humidity（湿度），windspeed（风速），casual（未注册用户租赁数量），registered（已注册用户租赁数量），count（总租赁数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于时间序列分析、需求预测和机器学习建模等领域。
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，如自行车租赁需求预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为自行车租赁公司提供数据支持，用于优化车辆调度、库存管理和市场营销策略。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量预测、优化公共交通资源配置。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解需求预测模型。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁需求与天气、季节等因素的关系，帮助用户实现租赁量预测、优化运营管理等目标。
