能源市场预测与气象数据分析数据集EnergyMarketForecastingandWeatherDataAnalysis-dsatgem
数据来源：互联网公开数据
标签：能源市场, 电力价格, 气象数据, 预测分析, 时间序列, 机器学习, 气象预测, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的能源市场和气象相关数据，记录了电力价格、天然气价格、历史天气和预测天气等信息，旨在支持能源市场预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含多个时间段的数据，具体时间范围依赖于各个子数据集的记录时间，如电力价格数据包含预测日期。
地理范围：数据覆盖范围主要与能源市场相关，可能包括特定国家或地区的数据。
数据维度：数据集包括多个关键数据项：
electricity_prices_ls.csv：电力价格，包括预测日期、每兆瓦时价格（欧元）和数据来源日期。
gas_prices_ls.csv：天然气价格，包括预测日期、每兆瓦时最低价格、最高价格和数据来源日期。
historical_weather_ls.csv：历史天气数据，包括日期时间、温度、露点、降雨量、降雪量、地表压力、云量、风速和风向等。
forecast_weather_ls.csv：预测天气数据，包括经纬度、预测起始时间、小时预测、温度、露点、云量、风速和降水量等。
client_ls.csv：客户相关信息，包括产品类型、地区、EIC数量、装机容量、是否为商业用户和日期等。
test.csv：测试数据，包括地区、是否为商业用户、产品类型、是否为消费、预测日期时间、行ID、预测单元ID、当前评分和目标值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开市场信息、气象观测数据和相关预测数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于能源市场分析、电力价格预测、天气影响分析以及数据融合等领域的研究。
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：适用于能源经济学、气象学和数据科学交叉领域的学术研究，如电力价格预测模型、天气对能源需求的影响分析、能源市场风险评估等。
行业应用：为能源公司、电力供应商、气象服务机构提供数据支持，尤其在电力价格预测、能源交易策略优化、需求侧管理和可再生能源整合等方面具备实用价值。
决策支持：支持能源政策制定、市场监管和投资决策，帮助优化能源供应和分配，降低能源成本。
教育和培训：作为能源市场分析、时间序列预测、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解能源市场和气象数据分析。
此数据集特别适合用于探索能源价格与气象因素之间的关系，构建预测模型，优化能源资源配置，实现更高效、更可持续的能源管理。
