建筑能源效率预测数据集BuildingEnergyEfficiencyPredictionDataset-reemasebi
数据来源：互联网公开数据
标签：能源效率, 建筑, 气候, 预测, 机器学习, 气象数据, 建筑物特征, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个建筑的能源消耗数据，结合了建筑物的物理特征和对应的气象数据，用于预测建筑物的能源使用效率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明年份，但包含多个年份的能源消耗和气象数据。
地理范围：数据覆盖多个地区，具体地理位置信息包含在“State_Factor”字段中。
数据维度：数据集包括多种特征，如建筑物的建造年份、楼层面积、建筑类型、能源之星评级、海拔高度等建筑物特征，以及各月份的最低、平均和最高温度等气象数据，同时包含了能源消耗量（用“site_eui”表示）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两部分，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于相关研究或竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于能源效率预测、建筑能耗分析、气候变化影响评估和机器学习模型训练。
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、气候变化对建筑能耗的影响、以及机器学习在建筑领域的应用等方面的学术研究。
行业应用：为建筑设计、能源管理、房地产开发等行业提供数据支持，用于优化建筑设计、提高能源利用效率和预测建筑能耗。
决策支持：支持政府部门制定建筑节能政策，以及企业进行能源管理和投资决策。
教育和培训：作为建筑能效分析、数据科学和机器学习相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解建筑能源使用和预测模型。
此数据集特别适合用于探索建筑物的物理特征、气象数据与能源消耗之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化建筑物的能源使用效率。
