自行车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPredictionDataset-fernandostella

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, 机器学习, 季节性, 气象因素, 数据建模, 回归分析

数据概述：该数据集包含来自Kaggle的自行车租赁需求预测数据，记录了自行车租赁系统的历史使用情况和相关环境因素。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：数据记录了特定地区的自行车租赁情况，未明确具体地理位置。数据维度：数据集包括多个关键变量，如日期时间（datetime）、季节（season）、是否节假日（holiday）、是否工作日（workingday）、天气情况（weather）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、已注册用户数（registered）、未注册用户数（casual）以及总租赁数量（count）。数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、bikesharingdata.csv（合并数据集）和sampleSubmission.csv（提交样本）四个文件，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据已进行初步整理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和机器学习预测模型的构建。

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、需求预测、环境因素对用户行为影响等方面的学术研究。行业应用：为共享单车行业提供数据支持，可用于预测自行车租赁需求、优化车辆调度、改进运营策略等。决策支持：支持城市交通规划、公共资源配置以及相关政策的制定。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解需求预测模型。此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的因素，并构建预测模型，帮助用户优化资源配置、提高运营效率。