农业生产产量预测数据集AgriculturalProductionYieldPrediction-jaygun84
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 时间序列分析, 气象数据, 农场数据, 机器学习, 生产效率, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自农业生产相关的数据，记录了农场在不同时间下的生产情况，并结合了气象数据，旨在用于预测农产品产量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年开始，具体结束时间未明确，可根据数据内容推断。
地理范围：数据覆盖特定区域的农场，通过“deidentified_location”字段进行标识，但具体地理位置已脱敏。
数据维度：数据集包括训练集（train_ing_y.csv）和测试集（test_ing_y.csv），均包含以下主要字段：日期（date）、农场ID（farm_id）、原料类型（ingredient_type，此处为ing_y）、产量（yield，仅在训练集中）、农场运营起始年份（operations_commencing_year）、加工厂数量（num_processing_plants）、农场面积（farm_area）、农业公司（farming_company）、脱敏后的地理位置（deidentified_location）、气象观测指标（temp_obs, cloudiness, wind_direction, dew_temp, pressure_sea_level, precipitation, wind_speed）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
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：适用于农业生产、气象学与机器学习交叉领域的学术研究，如产量预测模型构建、气象因素对产量的影响分析等。
行业应用：可以为农业企业提供数据支持，特别是在产量预测、生产计划制定、资源优化配置等方面。
决策支持：支持农业政策制定和农业风险管理，帮助优化农业生产策略。
教育和培训：作为农业数据分析、时间序列预测、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业生产规律。
此数据集特别适合用于探索不同气象条件和农场运营状况对农产品产量的影响，帮助用户实现产量预测、优化生产效率等目标。
