自行车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-m0hand
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 需求预测, 交通运输, 机器学习, 回归模型, 城市交通, 数据分析, 预测建模
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：数据来源于特定城市或地区的自行车租赁系统。
数据维度：数据集包括以下几个关键变量：
datetime：日期和时间戳；
season：季节（1:春天, 2:夏天, 3:秋天, 4:冬天）；
holiday：是否为节假日；
workingday：是否为工作日；
weather：天气状况（1:晴朗, 2:多云, 3:小雨/小雪, 4:大雨/大雪）；
temp：摄氏温度；
atemp：体感温度；
humidity：湿度；
windspeed：风速；
casual：非注册用户的租赁数量；
registered：注册用户的租赁数量；
count：总的自行车租赁数量。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sampleSubmission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于公开的自行车租赁系统数据，已进行初步的整理。
该数据集适合用于时间序列分析和回归建模，以及探索影响自行车租赁需求的因素。
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、环境科学等领域的研究，例如自行车租赁需求预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为自行车租赁公司提供数据支持，用于优化资源配置、预测需求、制定定价策略等。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化交通基础设施建设、改善城市环境等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、时间序列分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索时间因素和环境因素对自行车租赁需求的影响，从而优化资源分配和提升用户体验。
