自行车租赁需求预测数据集BikeRentalDemandPrediction-chavhan
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 租赁需求, 气象因素, 季节性分析, 机器学习, 数据挖掘, 回归分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自自行车租赁服务的数据，记录了不同时间段的自行车租赁数量及相关环境因素。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：数据未明确标注地理位置，但可推断为某个城市或地区的自行车租赁服务。
数据维度：数据集包括多个维度，如日期时间（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）、非注册用户租赁数量（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.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在数据中明确说明，但已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析和特征工程等数据分析与建模任务。
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：适用于时间序列分析、预测模型构建、天气因素对租赁需求影响的研究等。
行业应用：可以为自行车租赁公司提供数据支持，用于预测租赁需求、优化车辆调度、制定定价策略等。
决策支持：支持城市交通规划部门进行自行车道建设、站点设置等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解时间序列分析、回归模型等概念。
此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的各种因素，并构建预测模型，以优化资源配置和提升运营效率。
