能源需求预测量化数据集EnergyDemandForecastingQuantileDataset-arthurkhisamov
数据来源：互联网公开数据
标签：能源预测, 量化预测, 时间序列分析, 需求量, 概率预测, 机器学习, 预测模型, 金融时间序列
数据概述：
该数据集包含来自公开能源市场或预测竞赛的数据，记录了能源需求的量化预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但ForecastId_Quantile字段暗示了时间序列的特性，适合用于分析预测的时间维度。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为特定地区或国家的能源需求预测。
数据维度：数据集包括ForecastId_Quantile（预测标识符和分位数）和TargetValue（目标值，即预测的能源需求量）两个字段。ForecastId_Quantile结合了预测的编号与相应的分位数，TargetValue则表示该分位数下的预测值。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于能源预测相关的竞赛或公开数据集，已进行量化处理，提供了不同分位数的预测值。
该数据集适合用于时间序列分析、量化预测模型构建以及概率预测研究。
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：适用于能源经济学、时间序列分析和机器学习交叉领域的学术研究，如量化预测方法评估、预测模型对比分析等。
行业应用：为能源公司、电力供应商提供数据支持，尤其在需求预测、风险管理和资源配置方面具有实用价值。
决策支持：支持能源市场的决策制定，帮助优化能源生产、分配和储备策略。
教育和培训：作为时间序列分析、预测模型和金融时间序列课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解量化预测方法。
此数据集特别适合用于探索能源需求的预测规律，并评估不同预测模型在量化预测方面的性能，帮助用户实现更精确的能源需求预测和风险管理。
