农作物产量与影响因素数据集CropDataset2-CropYieldandInfluencingFactorsDataset-bukenyaabdusalaam
数据来源：互联网公开数据
标签：农业，农作物，产量预测，数据集，时间序列，机器学习，农业经济，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含农作物产量及相关影响因素的数据，适用于农业产量预测，农业经济分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个农业主产区的省份和地区。
数据维度：数据集包括农作物产量数据，涵盖年份，地区，作物种类，种植面积，气候条件（如降雨量，温度），施肥情况，病虫害发生情况等变量。还包括影响产量的其他农业经济因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于农业部门公开报告和气象数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业产量预测，农业经济研究，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在农业产量预测，农业政策制定等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于农业产量预测，农业经济分析等研究，如农作物产量波动的原因分析，气候变化对产量的影响等。
行业应用：可以为农业部门提供数据支持，特别是在农作物产量预测，农业政策制定和农业资源优化配置方面。
决策支持：支持农业产量预测和农业政策优化，帮助农业部门制定科学的种植计划和政策。
教育和培训：作为农业经济，数据科学及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产量预测和农业经济分析方法。
此数据集特别适合用于探索农作物产量与影响因素的规律与趋势，帮助用户实现准确的产量预测，优化农业种植和资源配置，提高农业生产效率和经济效益。
