房间环境与人员数量预测数据集RoomEnvironmentandOccupancyPrediction-nguyendthong
数据来源：互联网公开数据
标签：环境监测, 室内环境, 人员计数, 传感器数据, 时间序列分析, 机器学习, 数据预测, 智能建筑
数据概述：
该数据集包含来自房间内环境监测系统的数据，记录了房间内的温度、光照、声音、CO2浓度等环境指标以及人员数量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录始于2017年12月22日，具体时间范围未完全标明，但提供了细粒度的时间戳信息。
地理范围：数据来源于特定房间内的传感器，未明确具体地理位置，可视为室内环境监测的典型案例。
数据维度：数据集包括“Date”（日期）、“Time”（时间）、“S1_Temp”至“S4_Temp”（四个位置的温度），“S1_Light”至“S4_Light”（四个位置的光照强度），“S1_Sound”至“S4_Sound”（四个位置的声学数据），“S5_CO2”（CO2浓度）、“S5_CO2_Slope”（CO2浓度变化率）、“S6_PIR”和“S7_PIR”（两个红外传感器数据），以及“Room_Occupancy_Count”（房间内人员数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为Occupancy_Estimation.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：该数据集来源于公开的学术研究或项目，用于研究室内环境与人员数量之间的关系，并进行预测建模。
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、环境科学和数据科学领域的学术研究，如人员行为分析、环境因素对人员舒适度的影响研究等。
行业应用：可以为智能家居、楼宇自动化等行业提供数据支持，特别是在智能控制、人员流量预测、环境监测系统优化等方面。
决策支持：支持建筑管理者进行能源管理、空间利用率优化和安全监控。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解时间序列分析、回归预测等模型。
此数据集特别适合用于探索环境因素与人员数量之间的关联性，构建预测模型，优化室内环境控制策略，并提高建筑物的智能化水平。
