农业产量预测气象与农场数据分析数据集_Agricultural_Yield_Prediction_Weather_and_Farm_Data_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 气象数据, 农场数据, 时间序列分析, 机器学习, 气象建模, 数据整合
数据概述：
该数据集包含来自农业生产场景下的多源数据，旨在支持农业产量预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年开始，具体结束时间取决于不同数据集，但涵盖了至少数年的时间跨度。
地理范围：数据覆盖了多个农场，并提供了去标识化后的地理位置信息。
数据维度：数据集包括多个子文件，主要数据项包括：
train_data.csv：包含训练数据，可能包括农场产量、农场ID等信息。
test_data-1664552867678.csv：包含测试数据，用于模型评估。
train_weather-1646897968670.csv 和 test_weather-1646897984996-1664552604982.csv：分别包含训练集和测试集对应的气象数据，包括温度、云量、风向、露点温度、海平面气压、降水和风速等。
farm_data-1646897931981.csv：包含农场的基本信息，如农场ID、运营年份、加工厂数量、农场面积、所属公司和地理位置。
sample_submission-1646898326432-1664166963268.csv：提交样例文件，用于提交预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行预处理，包括去标识化处理。
该数据集适合用于农业产量预测、气象数据分析以及农场经营管理等领域。
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：适用于农业科学、气象学、数据科学等领域的学术研究，如产量预测模型构建、气象因素对作物生长的影响分析等。
行业应用：可以为农业生产企业、农业技术服务公司提供数据支持，尤其在产量预测、种植决策、风险管理等方面。
决策支持：支持农业生产管理部门进行政策制定、资源分配和灾害预警。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索气象条件、农场特征与作物产量之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化农业生产策略，提高农业生产效率。
