农业生产环境与产量预测数据集_Agricultural_Production_Environment_and_Yield_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 环境监测, 时间序列分析, 气象数据, 农场, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自农业生产环境中的多种数据，记录了不同农场在特定时间段内的环境监测指标与作物产量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了从2016年开始的时间序列。
地理范围：数据覆盖多个农场，具体地理位置通过“deidentified_location”字段进行匿名化处理。
数据维度：数据集包括时间戳（timestamp）、农场标识（farm_id）、原料类型（ingredient_type）、产量（yield）、农场面积（farm_area）、种植公司（farming_company）、环境观测指标（温度、风向、露点温度、海平面气压、降水、风速）以及月份（month）等数据项。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件（Ing_w.csv, Ing_x.csv, Ing_y (1).csv, Ing_z.csv, ing_x (1).csv, ing_y.csv, ing_z (5).csv），方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于农业生产环境监测系统，已进行匿名化处理和数据清洗，确保数据的可用性和隐私保护。
该数据集适合用于农业生产分析、产量预测、环境因素影响研究等领域。
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：适用于农业科学与气象学交叉领域的学术研究，如环境因素对作物产量的影响分析、产量预测模型构建等。
行业应用：可以为农业生产企业提供数据支持，特别是在优化种植策略、提高产量、预测产量等方面。
决策支持：支持农业管理部门制定更精准的农业生产规划，优化资源配置。
教育和培训：作为农业大数据、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解农业生产过程。
此数据集特别适合用于探索环境因素与作物产量之间的关系，构建产量预测模型，帮助用户优化农业生产决策，提高农业生产效率。
