建筑能耗预测数据集BuildingEnergyConsumptionPrediction-hodamoustafa
数据来源：互联网公开数据
标签：能耗预测, 建筑能源, 机器学习, 时序分析, 气象数据, 建筑特征, 数据建模, 能源管理
数据概述：
该数据集包含来自多个建筑的能耗相关数据，旨在用于预测建筑的能源使用效率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个年份的建筑能耗及相关气象数据，具体年份信息包含在Year_Factor字段中。
地理范围：数据涵盖了多个地理位置的建筑，具体位置信息通过State_Factor字段进行标识。
数据维度：数据集包括建筑的结构特征（如建筑类型、楼层面积、建造年份等）、气象数据（如月度最低、平均、最高温度，降水量，积雪深度等）以及能耗指标（site_eui，即建筑能源使用强度）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_solution.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。其中，train.csv包含用于训练的数据，test.csv包含用于预测的数据，sample_solution.csv提供了提交预测结果的模板。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于能源管理、建筑能效分析和预测性维护等领域的研究与应用。
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：适用于建筑能源效率、气候变化影响、以及建筑设计与运营优化等方面的学术研究，如能耗预测模型、建筑性能评估、气象因素对能耗的影响分析等。
行业应用：可以为建筑行业、能源管理公司、房地产开发商等提供数据支持，特别是在建筑节能改造、能源成本控制、智能建筑系统开发等方面。
决策支持：支持政府部门、行业协会等制定建筑能效相关的政策和标准，并为建筑项目的规划设计和运营管理提供数据支撑。
教育和培训：作为建筑工程、能源管理、数据科学等相关专业的课程辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗影响因素，掌握能耗预测方法。
此数据集特别适合用于探索建筑能耗与建筑特征、气象因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化建筑的能源使用效率，实现节能减排的目标。
