建筑能耗预测数据集BuildingEnergyConsumptionPrediction-suryadeepti
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源管理, 时序预测, 机器学习, 建筑特征, 能源效率, 数据分析, 建筑物
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了不同建筑的能耗信息以及建筑物的相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从时间戳字段推测为一段时间内的数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了不同建筑类型的能耗数据。
数据维度：数据集包括两个主要文件：
data_kaggle_building.csv：包含建筑物的静态特征，如建筑物的site_id（站点ID）、building_id（建筑物ID）、primary_use（主要用途）、square_feet（建筑面积）、year_built（建成年份）和floor_count（楼层数）。
train.csv：包含建筑物的能耗数据，包括building_id、meter（能耗类型，如电力、燃气等）、timestamp（时间戳）和meter_reading（能耗值）。
数据格式：CSV格式，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于建筑能耗预测、能源效率分析和建筑物用能优化等领域。
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：适用于能源管理、建筑节能、时间序列分析等领域的学术研究，如建筑能耗预测模型构建、不同建筑类型能耗对比分析等。
行业应用：可以为建筑行业、能源公司等提供数据支持，特别是在建筑物能源审计、智能楼宇管理、能源策略制定等方面。
决策支持：支持建筑管理部门进行能源效率评估、节能改造方案制定，以及预测能源需求和优化能源供应。
教育和培训：作为能源管理、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗的规律与影响因素。
此数据集特别适合用于探索建筑特征与能耗之间的关系，构建能耗预测模型，并评估建筑节能措施的效果，从而实现能源效率的提升和成本的降低。
