电力需求预测数据集ElectricityDemandForecastDataset01-ahmedabbasi
数据来源：互联网公开数据
标签：电力需求，数据集，时间序列，机器学习，能源分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集主要记录了多个城市的电力需求数据，适用于电力需求预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的电力需求数据，具体包括多个城市和地区。
数据维度：数据集包括每日电力需求数据，涵盖日期，时间，城市编号，电力需求量，天气状况，节假日等变量。还包括电力需求预测所需的历史数据和相关市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于电力行业的需求预测，能源分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电力需求预测，能源消耗分析，市场趋势预测等研究，如电力需求波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为电力行业提供数据支持，特别是在需求预测，能源规划和策略制定方面。
决策支持：支持电力公司的需求预测和策略优化，帮助公司制定科学的供电和调度决策。
教育和培训：作为能源分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电力需求预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的需求预测，优化能源规划和调度，提高电力系统的效率和稳定性。
