房间占用率预测环境监测数据集RoomOccupancyPredictionEnvironmentalMonitoringDataset-nguyndatthong
数据来源：互联网公开数据
标签：房间占用率, 环境监测, 传感器数据, 室内环境, 温度, 光照, 声音, CO2浓度, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自室内环境监测系统的数据，记录了房间内多种环境参数与房间占用人数之间的关系，适用于预测房间占用率等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年12月22日。
地理范围：数据来源于特定室内环境，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括日期（Date）、时间（Time）以及多个传感器读数，如S1-S4的温度、光照、声音，S5的CO2浓度及其变化率，以及S6和S7的红外传感器数据，最终目标变量为房间占用人数（Room_Occupancy_Count）。
数据格式：CSV格式，文件名为Occupancy_Estimation.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于环境监测、室内环境分析、以及房间占用率预测等领域的研究。
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：适用于室内环境监测、智能建筑、以及基于环境因素的活动预测等研究。
行业应用：可以为智能家居、楼宇自动化、以及安防行业提供数据支持，特别是在优化室内环境控制、人员流量监测等方面。
决策支持：支持建筑管理者进行能源管理、空间利用优化、以及提升用户体验等决策。
教育和培训：作为环境科学、物联网、以及数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解传感器数据在实际应用中的价值。
此数据集特别适合用于探索环境参数与房间占用率之间的关联关系，帮助用户构建预测模型，优化室内环境控制策略。
