自行车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-seoyoungp

数据来源：互联网公开数据

标签：自行车租赁, 时间序列预测, 机器学习, 共享单车, 需求预测, 数据分析, 城市交通, 气象数据

数据概述：该数据集包含来自美国某城市自行车租赁系统的数据，记录了自行车租赁的需求量以及相关的环境和时间因素。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：数据来源于美国城市，具体城市未在数据集中明确标明。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）以及租赁数量（casual, registered, count）。数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sampleSubmission.csv（提交样例）。来源信息：数据来源于自行车租赁系统，数据已进行初步的整理和清洗。该数据集适合用于时间序列预测、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、城市规划等领域的学术研究，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：可以为共享单车运营公司提供数据支持，特别是在需求预测、资源调度、定价策略等方面。决策支持：支持城市交通规划部门进行交通流量预测和基础设施建设规划。教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析和预测技术。此数据集特别适合用于探索影响自行车租赁需求的因素，构建预测模型，从而优化资源配置和运营策略。