建筑用电量预测数据集BuildingElectricityConsumptionPrediction-mikoesnim0
数据来源：互联网公开数据
标签：电力消耗, 建筑能耗, 时间序列预测, 气象数据, 机器学习, 数据分析, 韩国, 电力预测
数据概述：
该数据集包含韩国建筑的用电量数据，以及相关气象信息和建筑信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2022年8月25日开始，具体结束时间未知，但提供了一定时间跨度的数据。
地理范围：数据主要涵盖韩国地区。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，主要数据项包括：建筑编号、时间戳、气温、降雨量、风速、湿度、日照、日射量、电力消耗量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括building_info.csv（建筑信息）、train.csv（训练数据，包含用电量）、test.csv（测试数据，用于预测）和sample_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或数据集，已进行初步的整理和结构化。
该数据集适合用于建筑能耗分析、电力消耗预测、时间序列分析和机器学习建模。
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：适用于建筑能耗、电力需求预测的学术研究，以及气象因素对用电量影响的分析。
行业应用：可以为建筑管理、能源公司提供数据支持，特别是在优化能源使用、预测电力负荷、制定节能策略方面。
决策支持：支持政府和企业在能源政策制定、建筑设计和运营方面的决策，实现能源效率的提升。
教育和培训：作为能源管理、数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解能源领域的相关问题。
此数据集特别适合用于探索建筑用电量与气象条件、建筑类型之间的关系，帮助用户实现电力消耗预测模型的构建，优化建筑能源管理策略。
