室内定位坐标预测数据集IndoorPositioningCoordinatesPrediction-athrunsun
数据来源：互联网公开数据
标签：室内定位, 坐标预测, 机器学习, 空间数据, 建筑平面图, 路径规划, 位置服务, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自室内定位场景的坐标数据，用于训练和评估室内定位算法的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态定位坐标快照。
地理范围：数据基于特定建筑或场所的室内环境，具体地理位置信息未在数据集中直接体现。
数据维度：数据集包括“site_path_timestamp”（站点路径时间戳）、“floor”（楼层）、“x”（X坐标）、“y”（Y坐标）等关键字段，用于描述用户在建筑内的空间位置。
数据格式：CSV格式，包含多个submission*.csv文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于室内定位项目或竞赛，为公开可获取的实验数据。
该数据集适合用于室内定位算法的开发与测试，以及相关研究。
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：适用于室内定位、路径规划、位置服务等领域的研究，如基于机器学习的定位算法优化、室内地图构建等。
行业应用：可为智能建筑、智慧园区、商场导航等提供数据支持，用于构建室内定位系统、优化用户体验。
决策支持：支持建筑管理、安全监控等方面的决策，例如人员追踪、紧急救援等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解室内定位技术。
此数据集特别适合用于探索室内环境下坐标预测的规律与方法，提升定位精度，优化路径规划，实现更智能的室内位置服务。
