通用电气能源消耗预测数据集GEEnergyConsumptionPredictionDataset-dohoang
数据来源：互联网公开数据
标签：能源消耗，预测，数据集，时间序列，机器学习，电力，工业，能源管理
数据概述：
该数据集包含来自通用电气（GE）的能源消耗数据，记录了工业设施的电力消耗情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2017年。
地理范围：数据主要集中在GE的工业设施，具体位置未详细说明。
数据维度：数据集包括电力消耗量（千瓦时）、环境参数（如温度、湿度）以及时间戳信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源消耗预测、时间序列分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在电力需求预测、能源效率优化等方面具有重要价值。
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：适用于能源消耗预测、时间序列分析、环境影响评估等学术研究，如预测电力需求、分析能源消耗模式等。
行业应用：可以为电力公司、工业企业和能源管理部门提供数据支持，特别是在电力负荷预测、能源成本控制和节能减排方面。
决策支持：支持能源消耗和电力需求的预测，帮助企业和机构优化能源管理策略，提高能源利用效率。
教育和培训：作为能源工程、数据科学及相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解能源消耗预测、时间序列分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索能源消耗的规律与趋势，帮助用户实现电力需求预测，优化能源管理，提高能源利用效率。
