自行车数据挖掘：关联规则揭示租赁趋势

关联规则在自行车数据挖掘中可以得出以下结论：

1. 天气和自行车租借量之间存在关联规则。例如，当天气晴朗时，自行车租借量可能会增加。

2. 季节和自行车租借量之间存在关联规则。例如，在夏季和春季，自行车租借量可能会增加。

3. 时间和自行车租借量之间存在关联规则。例如，在工作日的早晨和傍晚，自行车租借量可能会增加。

4. 温度和自行车租借量之间存在关联规则。例如，当温度较高时，自行车租借量可能会增加。

5. 风速和自行车租借量之间存在关联规则。例如，当风速较低时，自行车租借量可能会增加。

通过分析以上关联规则，可以帮助自行车租赁公司制定更有效的营销策略，例如在天气晴朗、温度较高、风速较低的日子增加自行车的供应量，以满足用户需求。