FAOSTAT农业统计与机器学习数据集FAOSTATAgriculturalStatisticsandMachineLearningDataset-fionavictoria
数据来源：互联网公开数据
标签：农业统计，数据集，机器学习，时间序列，预测分析，资源管理，可持续发展，数据分析
数据概述： 该数据集来源于联合国粮食及农业组织（FAOSTAT），记录了全球范围内的农业统计数据，涵盖了农作物产量、牲畜存栏量、农业资源利用等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1961年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球所有国家及地区，提供了广泛的地理分布数据。
数据维度：数据集包括农作物产量、牲畜存栏量、农业用地面积、水资源利用、化肥施用量等变量。还包括国家、年份、作物/牲畜种类等分类变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于FAOSTAT的公开统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业资源管理、可持续发展研究、机器学习预测模型等领域的应用，尤其在农业产量预测、资源优化配置等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于农业产量预测、资源优化配置、可持续发展研究等，如农作物产量的季节性变化、水资源利用效率分析等。
行业应用：可以为农业部门提供数据支持，特别是在农业生产规划、资源管理、政策制定等方面。
决策支持：支持农业资源的优化配置和可持续发展决策，帮助政府部门和企业制定科学的农业政策和管理策略。
教育和培训：作为农业经济学、资源管理、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业统计、预测模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索农业生产的规律与趋势，帮助用户实现准确的产量预测、资源优化配置，为农业可持续发展提供数据支持。
