建筑能耗预测数据集BuildingEnergyConsumptionPredictionDataset-jy2040
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源效率, 气象数据, 时间序列分析, 机器学习, 建筑特征, 气候数据, 数据预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的建筑能耗相关数据，记录了建筑的能耗表现、建筑特征以及对应的气象数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含了不同月份的气温数据，可用于构建时间序列分析模型。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含了各建筑的州信息，推测可能覆盖美国多个州。
数据维度：数据集包括建筑的年份、建筑类型、设施类型、楼层面积、建筑年份、能源之星评级、海拔高度等建筑特征，以及12个月的最低、平均、最高气温数据、冷凝度日数、供暖度日数、降水量等气象数据。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于WIDS Datathon 2022，为比赛提供的训练数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于建筑能耗预测、能源效率评估以及气候因素对建筑能耗影响的研究。
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：适用于建筑能源、气候变化、机器学习等领域的研究，如建筑能耗预测模型的构建与优化、不同建筑类型能耗对比分析等。
行业应用：可以为建筑设计、房地产、能源管理等行业提供数据支持，特别是在建筑能耗评估、节能改造方案制定等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定能源政策、优化建筑设计，实现能源效率提升和碳排放降低。
教育和培训：作为能源管理、数据分析和机器学习相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗分析。
此数据集特别适合用于探索建筑特征、气候因素与建筑能耗之间的关系，从而实现对建筑能耗的精准预测和优化。
