矿物硬度与属性分析数据集MineralHardnessandPropertiesDataset-chiragthakur099
数据来源：互联网公开数据
标签：矿物学，硬度，物理性质，材料科学，数据集，结构化数据，机器学习，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开矿物学资料的矿物硬度与相关物理属性数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的矿物属性集合。
地理范围：数据涵盖全球范围内多种矿物样本。
数据维度：数据集包括矿物的“Und”（未知，可能为序号或标识）、“Hardness”（硬度值，代表矿物的抗刮擦能力），以及多种物理属性，如“allelectrons_Total”（总电子数）、“density_Total”（总密度）、“allelectrons_Average”（平均电子数）、“val_e_Average”（平均价电子数）、“atomicweight_Average”（平均原子量）、“ionenergy_Average”（平均电离能）、“el_neg_chi_Average”（平均电负性）、“R_vdw_element_Average”（平均范德华半径）、“R_cov_element_Average”（平均共价半径）、“zaratio_Average”（平均核电荷比）、“density_Average”（平均密度）等。
数据格式：CSV格式，包含两个主要文件，分别是“Mineral_Dataset_Supplementary_Infocsv”和“Artificial_Crystals_Datasetcsv”，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的矿物学研究或数据库，经过结构化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于矿物硬度预测、性质关联分析，以及材料性质的机器学习模型构建。
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：适用于材料科学、矿物学等领域的学术研究，如矿物硬度预测模型构建、性质相关性分析等。
行业应用：可以为材料研发、矿物勘探等行业提供数据支持，尤其是在硬度评估、材料性能预测等方面。
决策支持：支持矿物材料的选择和应用，优化材料设计和生产流程。
教育和培训：作为材料科学、矿物学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解矿物性质之间的关系。
此数据集特别适合用于探索矿物硬度与其他物理性质之间的关系，帮助用户构建预测模型、深入理解材料特性。
