农业生产原料产量分析数据集AgriculturalIngredientYieldAnalysis-jaygun84
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量分析, 生产原料, 农场, 时间序列, 气象数据, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自农业生产领域的数据，记录了特定原料的产量信息及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2016年1月1日开始，具体结束时间未在数据集中明确。
地理范围：数据覆盖的农场，具体位置被匿名化处理为“location 1784”。
数据维度：数据集包括“date”（日期）、“farm_id”（农场ID）、“ingredient_type”（原料类型，此处为ing_z）、“yield”（产量）、“operations_commencing_year”（农场运营开始年份）、“farm_area”（农场面积）、“farming_company”（农场公司）、“deidentified_location”（匿名化后的农场位置）、“temp_obs”（观测温度）、“cloudiness”（云量）、“wind_direction”（风向）、“dew_temp”（露点温度）、“pressure_sea_level”（海平面气压）、“precipitation”（降水）、“wind_speed”（风速）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data_ingredient_z.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于农业生产领域，经过匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于农业生产分析，产量预测，以及环境因素对产量的影响研究。
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：适用于农业经济学、环境科学等领域的研究，如产量预测模型构建、环境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提供数据支持，特别是在产量管理、生产计划制定、风险评估等方面。
决策支持：支持农业政策制定、资源优化配置以及灾害预警等方面的决策。
教育和培训：作为农业数据分析、时间序列分析等课程的辅助材料，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原料产量随时间的变化趋势，以及环境因素对产量的影响，帮助用户实现优化生产决策、提高产量预测精度等目标。
