建筑能耗预测提交数据集BuildingEnergyConsumptionPredictionSubmission-shlfio
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源预测, 机器学习, 数据分析, 建筑管理, 预测模型, 时间序列, 能源效率
数据概述：
该数据集包含建筑能耗预测的提交数据，记录了预测的建筑用电量（meter_reading）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但结合任务背景，推测为对特定时间段内建筑能耗的预测结果。
地理范围：数据未明确标明地理范围，通常与建筑能耗预测比赛或项目相关，可能涉及全球范围内的建筑。
数据维度：包括“row_id”（行标识符）和“meter_reading”（预测的电表读数）两个字段，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于提交和评估。
来源信息：数据来源于建筑能耗预测竞赛或项目，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于预测模型的提交和评估。
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、能源效率分析等研究，探索不同预测模型的性能差异。
行业应用：为建筑管理和能源公司提供数据支持，用于优化能源使用和降低运营成本。
决策支持：支持建筑管理者和能源供应商进行能源管理决策，例如预测能源需求、优化能源分配。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解预测模型的应用。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，并用于优化建筑能源管理策略，实现能源效率最大化。
