自行车租赁需求预测数据集BicycleRentalDemandPrediction-ahmedeldeghidy
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, 骑行数据, 气象因素, 季节性, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的自行车租赁数据，记录了不同时间段的自行车租赁数量，并结合了相关的气象和环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2011年到2012年的自行车租赁数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可以推断为某个城市或地区的自行车租赁情况。
数据维度：数据集包括日期时间、季节、节假日、工作日、天气状况、温度、湿度、风速、临时用户、注册用户和总租赁自行车数量等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bikes.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于时间序列分析、需求预测、以及探索环境因素对自行车租赁量的影响。
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，特别是在优化自行车投放、调整运营策略等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和资源配置，例如自行车道建设和公共自行车系统优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解时间序列分析、回归预测等技术。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁量的各种因素，从而建立预测模型，实现对未来租赁需求的准确预测。
