农业生产要素产量预测数据集AgriculturalProductionIngredientYieldPrediction-jaygun84
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 时间序列分析, 气象数据, 农场, 机器学习, 生产要素, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自农业生产领域的数据，记录了农场生产要素产量及相关环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2017年开始的生产要素产量及相关环境数据。
地理范围：数据覆盖了多个农场，具体地理位置经过脱敏处理，以“location”进行标识。
数据维度：数据集包括日期（date）、农场ID（farm_id）、生产要素类型（ingredient_type）、产量（yield，仅在训练集中）、农场运营起始年份（operations_commencing_year）、加工厂数量（num_processing_plants）、农场面积（farm_area）、农业公司（farming_company）、脱敏后的地理位置（deidentified_location）、温度观测值（temp_obs）、云量（cloudiness）、风向（wind_direction）、露点温度（dew_temp）、海平面气压（pressure_sea_level）、降水量（precipitation）、风速（wind_speed）等。
数据格式：CSV格式，包含train_ing_x.csv（训练集）和test_ing_x.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于产量预测、时间序列分析以及环境因素对产量的影响研究。
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：适用于农业生产、气象学、环境科学等领域的学术研究，如产量预测模型构建、环境因素对作物生长的影响分析等。
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、生产决策优化、风险评估等方面。
决策支持：支持农业生产管理部门制定生产计划，优化资源配置，提高生产效率。
教育和培训：作为农业数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解农业生产过程。
此数据集特别适合用于探索环境因素对农业生产要素产量的影响，帮助用户构建预测模型，优化农业生产决策，提高农业生产效率。
