自行车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-sumitraghuvanshi
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, 季节性分析, 气象因素, 共享单车, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自自行车共享系统的数据，记录了自行车租赁的需求量以及相关的环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2018年至2019年。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但通常代表某个自行车共享系统的数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：租赁日期（dteday）、季节（season）、年份（yr）、月份（mnth）、是否节假日（holiday）、星期几（weekday）、是否工作日（workingday）、天气状况（weathersit）、温度（temp）、体感温度（atemp）、湿度（hum）、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（cnt）。
数据格式：CSV格式，文件名为day.csv，方便数据读取与分析。
来源信息：数据来源于自行车共享系统，用于分析租赁需求的影响因素。该数据集已进行结构化处理，便于进行统计分析和模型构建。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和预测模型的研究。
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、城市规划与共享经济相关的学术研究，例如探究天气、季节等因素对自行车租赁需求的影响。
行业应用：可以为共享单车运营公司提供数据支持，例如预测租赁需求、优化车辆调度、制定定价策略。
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，例如评估共享单车对交通压力的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和时间序列分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索自行车租赁需求的时间变化规律，预测未来需求量，并优化运营策略。
