能源消耗预测数据集EnergyConsumptionPredictionDataset-anasselbasraoui
数据来源：互联网公开数据
标签：能源消耗, 预测分析, 气象数据, 时间序列, 机器学习, 电力负荷, 建筑能耗, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的能源消耗与气象数据，记录了建筑内的电力消耗情况以及相关的环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2017年开始的能源消耗与气象数据。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但提供了建筑内的电力消耗数据。
数据维度：数据集包含以下主要变量：Datetime（日期时间）、Temperature（温度）、Humidity（湿度）、WindSpeed（风速）、GeneralDiffuseFlows（总散射流量）、DiffuseFlows（散射流量）、PowerConsumption_Zone1（区域1的电力消耗）、PowerConsumption_Zone2（区域2的电力消耗）、PowerConsumption_Zone3（区域3的电力消耗）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于公共数据集，已进行初步的整理和标准化。
该数据集适合用于电力负荷预测、建筑能耗分析等领域。
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：适用于能源管理、气候变化影响分析等方面的学术研究，如电力负荷预测模型构建、建筑能效评估等。
行业应用：可以为能源公司、建筑管理部门提供数据支持，尤其在优化电力供应、提高能源利用效率等方面。
决策支持：支持能源政策制定、建筑设计和改造决策，帮助优化能源管理策略。
教育和培训：作为能源工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解能源消耗模式和预测方法。
此数据集特别适合用于探索能源消耗与气象因素之间的关系，构建预测模型，从而优化能源管理和提高能源效率。
