室内定位坐标预测数据集IndoorPositioningCoordinatePrediction-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：室内定位, GPS数据, 坐标预测, 地理空间数据, 机器学习, 数据分析, 深度学习, 位置服务
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的室内定位数据，记录了用户在特定建筑物内的移动轨迹和坐标信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但每个数据点包含了时间戳信息。
地理范围：数据覆盖了建筑物内部的特定区域，具体位置信息通过site_path_timestamp字段编码。
数据维度：数据集的核心字段包括site_path_timestamp（场地和路径的时间戳）、floor（楼层）、x（X坐标）和y（Y坐标）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_df_leak_end (2).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过了脱敏处理。
该数据集适合用于室内定位、坐标预测和位置服务相关的研究与开发。
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、轨迹预测、环境感知等领域的学术研究，例如基于机器学习的坐标预测算法研究。
行业应用：可以为智能建筑、智慧城市、室内导航等行业提供数据支持，特别是在提高室内定位精度和优化位置服务方面。
决策支持：支持建筑物内部的资源管理、人员调度和安全监控等决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握室内定位技术。
此数据集特别适合用于探索室内环境中坐标与时间、楼层等因素之间的关系，从而构建更准确的室内定位模型，提升位置服务的用户体验。
