ModelCube（modelcube.cn）是博雅数智自主研发的一站式人工智能科研平台。为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务。基于MLOps的实践和企业核心技术，实现了科研场景中全类型数据管理与标注，实验环境快速获取与灵活定制，模型的全生命周期管理，科研成果的管理与发布，以及 AI驱动的论文检索和学习等功能。
介绍
该数据集为伦敦共享单车历史数据，由伦敦交通局开放数据提供支持，可以用来尝试预测未来的自行车份额。
字段说明
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| timestamp | 用于对数据进行分组的时间戳字段 |
| cnt | 自行车共享的数量 |
| t1 | 实际温度，单位为C |
| t2 | 温度（摄氏度）“体感温度” |
| hum | 湿度(百分比) |
| wind_speed | 风速(km/h) |
| weather_code | 天气类别 |
| is_holiday | 布尔字段-1假日/0非假日 |
| is_weekend | 布尔字段-1(如果当天是周末) |
| season | 气象季节类别字段：0-春季；1-夏季；2-秋季；3-冬季 |
| weathe_code | 天气类别描述，1 = 晴朗；大部分晴朗，但附近有霾/雾/片状雾/雾 2 = 零星云/少量云 3 = 碎云 4 = 多云 7 = 雨/小雨/小雨 10 = 雷雨 26 = 降雪 94 = 冻雾 |
数据来源
数据来自三个来源:
Https://cycling.data.tfl.gov.uk/"包含 OS 数据 © 英国皇家版权和数据库权利 2016' 和 Geomni UK 地图数据 © 和数据库权利 [2019] '由 TfL Open Data 提供支持'
freemeteo.com- 天气数据
https://www.gov.uk/bank-holidays
2015年1月1日至2016年12月31日
自行车数据集的数据按"开始时间"分组，这表示按小时分组的新自行车共享数量。长时间共享不计入计数。
数据集用途
目的是尝试预测未来的自行车份额。
数据文件
下载数据集请登录ModelCube
http://modelcube.cn/dataset/dataset-detail/10258
