农业产量预测数据集AgriculturalYieldPredictionDataset-yvancarre
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 机器学习, 种植业, 气象数据, 区域分析, 时序数据, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自农业生产相关的数据，旨在用于预测农作物的产量。主要特征如下：
时间跨度：数据集中SDate和HDate字段暗示了时间信息，但具体时间范围未明确，需结合数据内容进行推断。
地理范围：数据覆盖了特定区域的农业生产信息，包括州（State）、地区（District）和次级地区（Sub-District）。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如FarmID（农场标识）、Crop（作物种类）、State（州）、District（地区）、Sub-District（次级地区）、SDate（播种日期）、HDate（收获日期）、CropCoveredArea（作物覆盖面积）、CHeight（作物高度）、CNext、CLast、CTransp、IrriType（灌溉类型）、IrriSource（灌溉来源）、IrriCount（灌溉次数）、WaterCov（水分覆盖）、ExpYield（预期产量）、Season（季节）和geometry（几何信息）。其中Train.csv文件包含category字段，用于作物分类。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包括Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和SampleSubmission.csv（提交样例）三个文件，以及PDF文件GIZ-ADEX Registration.pdf。
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：适用于农业、气象学、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，如产量预测模型构建、气候变化对农业影响分析等。
行业应用：可以为农业企业、农业科技公司提供数据支持，特别是在精准农业、农业决策支持系统等方面。
决策支持：支持政府部门制定农业政策、优化农业生产布局，提高农业生产效率。
教育和培训：作为农业数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解农业生产过程，掌握产量预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响作物产量的关键因素，构建产量预测模型，并根据不同区域和作物制定相应的农业生产策略。
