农业生产气象与产量预测数据集AgriculturalProductionWeatherandYieldPrediction-akhilakkixlnt

数据来源：互联网公开数据

标签：农业, 气象数据, 产量预测, 机器学习, 时间序列分析, 农业气象, 气象预测, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的农业生产和气象观测数据，旨在支持农业生产产量预测和相关分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了从2017年到2022年的农业生产周期。地理范围：数据覆盖了多个地理位置，通过“deidentified_location”字段进行标识，具体位置信息已被匿名化处理。数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：农业生产数据：包括农场信息（farm_id、运营年份、加工厂数量、农场面积、公司名称、地理位置等）和产量数据（yield）。气象数据：包括气象观测数据（温度、云量、风向、露点温度、海平面气压、降水、风速等）。数据格式：数据以CSV格式提供，包括farm_data, sample_submission, test_data, test_weather, train_data, train_weather等文件，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于农业生产和气象监测相关数据，已进行匿名化处理，以保护隐私。该数据集适合用于农业产量预测、气象数据分析、时间序列分析和数据挖掘等领域。

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、环境科学等领域的学术研究，如作物产量预测模型构建、气象因素对农业生产的影响分析等。行业应用：可以为农业生产企业、农业科技公司提供数据支持，特别是在产量预测、农业决策支持、农业保险等方面。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、数据科学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解农业生产与气象因素的相互作用。此数据集特别适合用于探索气象条件对农业生产的影响，构建产量预测模型，优化农业生产策略，并提升农业生产的智能化水平。