分子结构性质预测数据集_Molecular_Structure_Property_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 材料科学, 机器学习, 结构预测, 数据建模, 化学信息学, 深度学习, 属性预测
数据概述：
该数据集包含源于材料科学研究的分子结构数据，记录了分子结构相关的属性信息，可用于预测分子性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，主要关注分子结构本身。
数据维度：数据集的核心是分子结构的表示及其对应的属性值，例如id_prop.csv中包含分子ID及对应的属性值。
数据格式：数据集包含多种文件格式，包括.cif（晶体结构文件），.csv（结构化数据），.json（配置文件），.py（Python脚本），.tar（压缩包）和.md（文档），方便不同数据处理和分析需求。
来源信息：数据来源可能包括公开的材料科学数据库、学术研究项目等，具体来源信息未明确。已进行初步的结构化和预处理。
该数据集适合用于材料科学、化学信息学等领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于材料科学、化学、物理等领域的学术研究，如分子性质预测、材料设计、分子结构与性能关系研究等。
行业应用：可以为新材料研发、药物设计等行业提供数据支持，例如预测材料的力学性能、热学性能等。
决策支持：支持材料科学领域的研究人员和工程师进行材料选择和优化，加速新材料的研发过程。
教育和培训：作为材料科学、化学信息学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解分子结构与性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构与性质之间的内在联系，帮助用户建立预测模型，并实现对材料性能的快速评估。
