自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPrediction-mrdheer
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 需求预测, 时间序列分析, 季节性, 气象因素, 数据分析, 机器学习, 回归模型
数据概述：
该数据集包含自行车租赁相关的历史数据，记录了自行车租赁数量与多种影响因素之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年至2012年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常被认为来源于某个城市或地区。
数据维度：数据集包括以下关键字段：日期时间(datetime)、季节(season)、节假日(holiday)、工作日(workingday)、天气(weather)、摄氏温度(temp)、体感温度(atemp)、湿度(humidity)、风速(windspeed)、未注册用户租赁数量(casual)、注册用户租赁数量(registered)和总租赁数量(count)。
数据格式：CSV格式，文件名为train-3.csv，方便数据分析和建模。数据已包含时间戳、天气状况、温度、湿度、风速等环境因素，以及租赁数量的详细信息。
来源信息：数据来源于公开数据集，已被用于多种数据分析和机器学习研究。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析、预测建模等。
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：适用于时间序列预测、影响因素分析、季节性分析等领域的学术研究，例如探索天气、季节等因素对自行车租赁需求的影响。
行业应用：可以为自行车租赁公司、城市交通规划部门提供数据支持，尤其是在租赁需求预测、资源调度、运营策略优化等方面。
决策支持：支持城市交通规划部门进行自行车租赁站点的选址、车辆投放数量的决策，以及制定合理的租赁价格策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法，构建预测模型。
此数据集特别适合用于预测自行车租赁需求，分析影响租赁量的关键因素，从而优化资源配置和提升运营效率。
