可再生能源采纳数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：可再生能源,采纳率,区域分析,机器学习,预测模型,社会经济,环境因素,基础设施,人口密度,城市化率,家庭收入,意识项目,电力价格,政府补贴,电网可达性
数据概述：
本数据集探讨了不同地区可再生能源采纳的影响因素，旨在为机器学习从业者提供建模或预测可再生能源采纳水平的工具。数据集包含1000条记录和10个预测变量，包括太阳能辐射（kWh/m²）、风速（m/s）、政府补贴（USD）、电力价格（USD/kWh）等。此外，数据集还涵盖了人口密度、城市化率、家庭收入和意识项目等人口和社会特征，以及电网可达性和区域等分类变量，增强了数据集的多样性，适用于模拟现实场景。
数据用途概述：
该数据集适用于预测可再生能源采纳率、理解不同地区的差异、评估补贴和意识项目的影响等多种场景。它为政策制定者、环境研究人员和能源领域的数据科学家提供了一个有价值的工具，帮助他们更好地分析和预测可再生能源采纳的趋势。
