建筑能耗预测数据集BuildingEnergyConsumptionPrediction-jordiarellano
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源效率, 建筑管理, 气象数据, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 智能建筑
数据概述：
该数据集包含来自多个建筑物和气象站的综合数据，记录了建筑物的用电量和其他能源消耗情况，以及相应的气象信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2018年。
地理范围：数据覆盖多个地理位置的建筑物，具体位置信息包含在building_metadata.csv文件中。
数据维度：数据集包含以下关键数据项：
- 建筑物的用电量（meter_reading）。
- 建筑物的基本信息，如建筑类型、面积、建造年份等。
- 气象数据，包括气温、湿度、风速、气压、降雨量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含building_metadata.csv、train.csv、test.csv、weather_train_filled.csv、weather_test_filled.csv和sample_submission.csv六个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了预处理和清洗，包括缺失值填充等。
该数据集适合用于建筑能耗预测、能源效率分析和建筑管理优化。
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：适用于建筑能耗预测、能源效率评估、建筑设计优化等方面的学术研究。
行业应用：可以为建筑行业、能源管理公司和智能建筑领域提供数据支持，特别是在预测建筑能耗、优化能源使用策略、提升建筑运营效率等方面。
决策支持：支持建筑管理者进行能源管理决策，优化建筑物的能源使用，降低运营成本。
教育和培训：作为能源管理、数据科学和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解建筑能耗预测和分析。
此数据集特别适合用于探索建筑能耗与气象条件、建筑特性之间的关系，构建预测模型，实现建筑能耗的精准预测与优化。
