自行车租赁需求预测数据集BikeSharingDemandPrediction-suchitgurala
数据来源：互联网公开数据
标签：自行车租赁, 时间序列分析, 需求预测, 线性回归, 季节性分析, 机器学习, 骑行数据, 交通分析
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各项指标，旨在用于预测自行车租赁需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2018年1月1日至2018年12月31日期间的每日数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推断，其数据可能来源于某个具体的自行车共享系统。
数据维度：数据集包括多个维度，如：
instant：记录编号；
dteday：日期；
season：季节；
yr：年份；
mnth：月份；
holiday：是否为节假日；
weekday：星期几；
workingday：是否为工作日；
weathersit：天气状况；
temp：摄氏温度；
atemp：体感温度；
hum：湿度；
windspeed：风速；
casual：非注册用户租赁数量；
registered：注册用户租赁数量；
cnt：总租赁数量。
数据格式：CSV格式，文件名为day.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的自行车共享项目，经过整理，便于进行时间序列分析和预测建模。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析、机器学习等研究。
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、城市规划等领域的学术研究，如自行车租赁需求预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为自行车共享系统、城市交通管理部门提供数据支持，特别是在优化车辆调度、提升运营效率等方面。
决策支持：支持城市交通规划和自行车共享系统的决策制定，如站点设置、车辆投放量调整等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析和预测建模。
此数据集特别适合用于分析影响自行车租赁需求的因素，并构建预测模型，以优化资源配置和提升用户体验。
