家居能耗预测分析数据集HomeEnergyConsumptionPredictionAnalysis-abaqosdigitech
数据来源：互联网公开数据
标签：能源消耗, 室内环境, 气象数据, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 时间序列, 住宅建筑
数据概述：
该数据集包含来自某住宅建筑的能耗数据，记录了建筑内电器使用情况、室内环境参数以及室外气象条件，用于能源消耗预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为某一住宅建筑。
数据维度：数据集包括日期（date）、电器能耗（Appliances）、灯光能耗（lights）、室内温度（T1-T9）、室内湿度（RH_1-RH_9）、室外温度（T_out）、大气压强（Press_mm_hg）、室外湿度（RH_out）、风速（Windspeed）、能见度（Visibility）、露点温度（Tdewpoint）以及随机变量（rv1, rv2）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为energydata_ccsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行标准化处理。
该数据集适合用于能源消耗预测、环境因素对能耗影响的分析、以及基于机器学习的预测模型构建。
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：适用于建筑能效、能源管理、室内环境与能耗关系等领域的学术研究，如预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为建筑行业、能源管理公司提供数据支持，尤其在建筑能效评估、智能家居系统开发和能源优化方面。
决策支持：支持建筑管理者、能源供应商进行能耗预测、制定节能策略和优化能源分配。
教育和培训：作为能源管理、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解能耗预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索室内外环境因素对建筑能耗的影响，以及构建用于预测能耗的模型，从而帮助用户实现节能减排、优化能源使用效率的目标。
