农场需求预测时间序列数据集_Farm_Demand_Prediction_Time_Series_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 需求预测, 农场, 预测模型, 机器学习, 农业, 数据分析, 经济
数据概述：
该数据集包含来自农场的需求预测数据，记录了不同农场在特定时间段内的需求量预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年1月1日开始，具体结束时间未在数据集中明确标明。
地理范围：数据未明确指出覆盖的具体地理区域，但数据集中包含“farm_id”，表明数据与特定农场相关。
数据维度：数据集包括日期（date）、农场ID（farm_id）、数据ID（id）、唯一ID（unique_id）、预测日期（ds）、以及多种预测方法（AutoETS, HistoricAverage, Naive, RWD, SeasonalNaive, ADIDA, CrostonClassic, IMAPA, TSB）及其对应的置信区间。
数据格式：CSV格式，文件名为ingw_sub.csv，方便进行时间序列分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，数据已进行预处理，包括时间序列数据的组织和不同预测模型的计算。
该数据集适合用于时间序列预测、需求量建模、以及不同预测方法的比较研究。
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：适用于时间序列分析、预测模型评估、农业经济学等领域的学术研究，如不同预测模型在农场需求预测中的表现对比。
行业应用：可以为农业企业、农产品供应链管理公司提供数据支持，特别是在优化库存管理、制定生产计划、预测市场需求等方面。
决策支持：支持农业领域的决策制定，例如根据预测结果调整种植计划、优化资源配置、降低运营成本。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践时间序列预测方法。
此数据集特别适合用于探索农场需求量的变化规律，评估不同预测模型的性能，帮助用户实现更精准的需求预测，从而优化农业生产和运营决策。
