电力能源消耗预测数据集PowerEnergyConsumptionPrediction-mohamedziauddin
数据来源：互联网公开数据
标签：能源预测, 时间序列分析, 电力消耗, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 能源行业, 需求预测
数据概述：
该数据集包含电力能源消耗的历史数据，用于构建能源消耗预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2008年3月开始，包含每日每小时的能源消耗数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但通常可用于分析特定区域的能源消耗情况。
数据维度：
train.csv: 包含行ID（row_id）、日期时间（datetime）和能源消耗量（energy）。
test.csv: 包含行ID（row_id）和日期时间（datetime），用于预测。
sample_submission.csv: 包含行ID（row_id）和能源消耗量（energy），用于提交预测结果。
数据格式：所有数据均为CSV格式，方便数据处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公开的能源消耗数据集，已进行结构化处理，适合用于时间序列分析和预测任务。
该数据集适合用于电力能源消耗预测、时间序列分析、机器学习建模等领域。
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、时间序列分析等领域的学术研究，例如预测模型的构建与优化。
行业应用：为电力公司、能源供应商提供数据支持，尤其在电力需求预测、能源调度和优化等方面。
决策支持：支持能源行业的决策制定，如电网负荷预测、能源供应规划和资源分配。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解能源消耗预测模型。
此数据集特别适合用于探索能源消耗的时间序列规律，预测未来的能源需求，并优化能源系统的运行效率。
