电力消耗时间序列预测数据集PowerConsumptionTimeSeriesPredictionDataset-umeshsugara

电力消耗时间序列预测数据集PowerConsumptionTimeSeriesPredictionDataset-umeshsugara

数据来源：互联网公开数据

标签：电力消耗, 时间序列, 能源, 预测, 计量, 数据分析, 机器学习, 能源管理

数据概述： 该数据集包含电力消耗数据，记录了特定区域的电力消耗情况。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围为2008年3月1日开始。 地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但提供了电力消耗的数值。 数据维度：数据集包含三个主要字段：row_id（行标识符），datetime（日期时间戳），energy（电力消耗量）。 数据格式：CSV格式，文件名为train_IxoE5JN.csv，方便数据分析和时间序列建模。 来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和标准化处理。 该数据集适合用于电力消耗预测、能源管理和时间序列分析相关的研究。

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：适用于能源消耗预测、时间序列分析、机器学习模型构建等研究。 行业应用：可以为电力公司、能源供应商提供数据支持，用于电力负荷预测、资源规划、电网优化等。 决策支持：支持能源管理部门的决策制定，优化能源分配，提高能源利用效率。 教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解电力消耗预测。 此数据集特别适合用于探索电力消耗的时间变化规律，帮助用户实现电力消耗的预测和优化。