自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-shaghayeghhadian
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 租赁需求, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 气象数据, 季节性, 共享单车
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及其影响因素。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：数据未明确指出地理范围，但根据数据内容推测可能来自城市自行车租赁系统。
数据维度：数据集包括时间（datetime）、季节（season）、节假日（holiday）、工作日（workingday）、天气（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、未注册用户租赁量（casual）、已注册用户租赁量（registered）和总租赁量（count）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和整理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习模型的训练与评估。
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、城市规划和环境科学等领域的研究，如自行车租赁需求影响因素分析、租赁量预测模型构建等。
行业应用：可以为共享单车公司提供数据支持，尤其是在需求预测、资源调度、定价策略和运营优化方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化自行车道规划、提升公共交通效率等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据挖掘课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，掌握预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁需求与天气、季节、时间等因素之间的关系，从而实现对未来租赁量的准确预测，并优化资源配置和运营策略。
