矿物硬度与晶体结构性质数据集MineralHardnessandCrystalStructurePropertiesDataset-chiragthakur099
数据来源：互联网公开数据
标签：矿物学，硬度，晶体结构，材料科学，物理性质，机器学习，数据分析，化学性质
数据概述：
该数据集包含来自公开文献的矿物晶体结构与硬度相关数据，记录了多种矿物的物理和化学性质。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了矿物性质的典型特征。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖多种矿物，具有全球代表性。
数据维度：数据集包含多个特征，如矿物硬度（Hardness），以及与晶体结构相关的变量，例如总电子数（allelectrons_Total）、密度（density_Total）、平均原子量（atomicweight_Average）、电负性（el_neg_chi_Average）等。
数据格式：CSV格式，包含“Mineral_Dataset_Supplementary_Infocsv”和“Artificial_Crystals_Datasetcsv”两个文件，便于数据分析和建模。数据已进行结构化处理，便于特征工程和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的矿物学研究，具体来源信息未在提供的数据集中明确说明，但数据经过整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于矿物性质研究、材料科学分析和机器学习模型的训练与验证。
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：适用于矿物学、材料科学等领域的学术研究，例如探索矿物硬度与晶体结构之间的关系，研究不同矿物的物理化学性质。
行业应用：可以为材料科学、地质勘探等行业提供数据支持，例如在矿物识别、材料设计和性能预测方面。
决策支持：支持科研人员和工程师在特定材料的选择和应用方面的决策。
教育和培训：作为矿物学、材料科学和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解矿物性质。
此数据集特别适合用于探索矿物硬度与其他物理化学性质之间的关联性，以及利用机器学习模型预测矿物性质。
