能源需求预测数据集2010-2020年中国能源需求数据集-sherwin14
数据来源：互联网公开数据
标签：能源需求，数据集，时间序列分析，机器学习，经济学，能源政策，能源管理，行业应用
数据概述：该数据集记录了2010年至2020年中国各主要能源类型的消费数据，适用于能源需求预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了中国多个省份和地区的能源消费情况。
数据维度：数据集包括每年的能源消耗量，涵盖煤炭，石油，天然气，电力等主要能源类型。还包括经济指标，人口数量，工业增加值，房地产开发投资等影响能源需求的相关变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于国家统计局和能源局的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源行业的消费预测，政策制定，能源管理等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于能源需求预测，能源消费结构分析，能源政策评估等研究，如能源需求增长的原因分析，不同能源类型消费趋势预测等。
行业应用：可以为能源行业提供数据支持，特别是在需求预测，能源规划和政策制定方面。
决策支持：支持能源企业的消费预测和策略优化，帮助企业制定科学的能源采购，生产和销售决策。
教育和培训：作为能源管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索中国能源需求的规律与趋势，帮助用户实现准确的能源需求预测，优化能源规划和政策制定，提高能源利用效率和可持续发展能力。
