农作物产量与气象数据集CropskyCropsDataset-praptisiva
数据来源：互联网公开数据
标签：农业，农作物，数据集，气象数据，产量预测，机器学习，农业科学，数据分析
数据概述： 该数据集由Cropsky项目提供，主要记录了不同农作物的产量数据以及相关的气象数据，适用于农作物产量预测，农业科学研究和数据分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个农业区域，包括中国多个省份的农业种植区。
数据维度：数据集包括农作物的种类，种植面积，产量，种植季节，气象数据（如温度，降雨量，日照时数等）以及土壤数据等变量。还包括历史农业数据和气象数据，用于支持产量预测。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于农业部门和气象部门的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业科学研究，产量预测，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在农作物产量预测，农业资源管理等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于农作物产量预测，农业气象研究，农业资源管理等研究，如农作物产量与气象因素的关系分析，农业技术改进等。
行业应用：可以为农业部门，农业企业等提供数据支持，特别是在农作物种植规划，产量预测和农业技术优化方面。
决策支持：支持农业生产的决策制定和策略优化，帮助农民和农业管理者制定科学的种植计划和资源管理策略。
教育和培训：作为农业科学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农作物产量预测，农业数据分析及相关方法。
此数据集特别适合用于探索农作物产量与气象因素的规律与趋势，帮助用户实现准确的产量预测，优化农业生产管理，提高农作物产量和农业资源利用效率。
