室内环境Occupancy预测数据集IndoorEnvironmentOccupancyPredictionDataset-mayquynh
数据来源：互联网公开数据
标签：室内环境, 人员计数, 传感器数据, 预测模型, 智能建筑, 数据分析, 机器学习, 物联网
数据概述：
该数据集包含来自室内环境的传感器数据，记录了人员活动与环境因素之间的关系，用于预测房间内的人员数量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2017年12月。
地理范围：数据采集自特定室内环境，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个传感器读数，包括温度（S1_Temp, S2_Temp, S3_Temp, S4_Temp）、光照强度（S1_Light, S2_Light, S3_Light, S4_Light）、声音（S1_Sound, S2_Sound, S3_Sound, S4_Sound）、CO2浓度（S5_CO2, S5_CO2_Slope）、红外线传感器（S6_PIR, S7_PIR）以及房间内的人员数量（Room_Occupancy_Count）。
数据格式：CSV格式，文件名为Occupancy_Estimation.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于可能为学术研究或智能建筑相关的项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于室内环境分析、人员计数预测、以及环境感知相关领域的研究。
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：适用于智能建筑、环境感知、以及人员活动分析的学术研究，如人员数量预测、环境因素对人员活动的影响分析等。
行业应用：可以为智能建筑、安防系统、以及楼宇自动化等行业提供数据支持，特别是在人员流量监测、能耗优化等方面。
决策支持：支持建筑管理者进行资源分配、安全管理和环境优化决策。
教育和培训：作为智能建筑、物联网、以及机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索室内环境因素与人员数量之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化建筑环境，提升人员管理效率。
