家庭能源消耗与环境数据分析数据集HouseholdEnergyConsumptionandEnvironmentalData-dindafatihana
数据来源：互联网公开数据
标签：能源消耗, 室内环境, 气象数据, 时间序列分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 建筑能效
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了家庭电器设备用电量以及相关的环境参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为从2016年1月11日到2016年5月27日。
地理范围：数据来源于某个家庭环境，未明确具体地理位置，但可以推断为欧洲地区，因为气象数据单位为摄氏度与毫米汞柱。
数据维度：数据集包括日期时间、电器设备用电量（Appliances）、照明用电量（lights）、室内温度（T1-T9）、室内湿度（RH_1-RH_9）、室外温度（T_out）、室外湿度（RH_out）、气压（Press_mm_hg）、风速（Windspeed）、能见度（Visibility）、露点温度（Tdewpoint），以及两个随机变量（rv1, rv2）等。
数据格式：CSV格式，文件名为KAG_energydata_complete.csv，包含了结构化的数值型数据和时间戳信息，方便进行时间序列分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行整理和结构化处理。
该数据集适合用于能源消耗分析、室内环境建模、预测模型构建等研究。
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：适用于建筑能效、能源管理、环境科学等领域的学术研究，如能源消耗预测、室内环境与能源消耗的关系研究。
行业应用：可以为智能家居、建筑管理系统提供数据支持，特别是在优化能源使用、提高室内舒适度方面。
决策支持：支持能源管理部门进行能源策略制定，帮助用户优化用电习惯，降低能源成本。
教育和培训：作为能源管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解能源消耗规律。
此数据集特别适合用于探索家庭能源消耗与室内外环境因素之间的关系，并构建预测模型，从而实现能源效率的优化和节能减排的目标。
