能源需求与价格预测数据集EnergyDemandandPricePredictionDataset-basitarif
数据来源：互联网公开数据
标签：能源, 需求, 价格, 时间序列分析, 气象数据, 负荷预测, 机器学习, 经济
数据概述：
该数据集包含有关能源需求和价格的历史数据，记录了能源市场中的供需关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2015年1月1日，具体时间范围未明确，但提供了每日数据。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但可以推断为特定地区的能源市场数据。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括日期（date）、能源需求量（demand）、能源价格（price）、正向价格需求量（demand_pos_price）、正向价格（price_positive）、负向价格需求量（demand_neg_price）、负向价格（price_negative）、负向价格比例（frac_neg_price）、最低气温（min_temperature）、最高气温（max_temperature）、日照强度（solar_exposure）、降雨量（rainfall）、是否为上学日（school_day）、是否为节假日（holiday）。
数据格式：CSV格式，文件名为energy_demand.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的能源市场或气象数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于能源需求预测、价格波动分析和市场行为研究。
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、机器学习等领域的研究，如能源需求预测模型构建、价格弹性分析、市场风险评估等。
行业应用：为能源公司、电力市场参与者提供数据支持，尤其是在负荷预测、价格策略制定、风险管理等方面。
决策支持：支持能源行业的政策制定和市场监管，促进能源市场的稳定和可持续发展。
教育和培训：作为能源经济学、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解能源市场动态和预测方法。
此数据集特别适合用于探索能源需求与价格之间的关系，以及气象因素对能源市场的影响，从而优化能源供应策略、提升预测精度。
