农作物种植推荐数据集Recommandation-de-culturesDataset-souleymanediallo21
数据来源：互联网公开数据
标签：农业，种植推荐，数据集，作物管理，数据分析，农业科学，机器学习，可持续发展
数据概述： 该数据集包含来自农业研究机构的农作物种植推荐数据，记录了不同地区，气候条件和土壤类型下的最佳农作物选择。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：数据覆盖了全球多个农业区域，包括不同气候带和土壤类型。
数据维度：数据集包括农作物种类，种植推荐，气候条件，土壤类型，生长周期，产量预测，病虫害风险等信息。还包括历史种植数据和实验结果。
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：数据来源于农业研究机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业科学，作物管理及可持续发展等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，种植推荐系统开发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：适用于农作物种植推荐，农业科学及可持续发展研究，如气候变化对作物种植的影响，优化种植策略等。
行业应用：可以为农业行业提供数据支持，特别是在种植决策，农业资源管理和病虫害防治方面。
决策支持：支持农业生产规划和种植策略优化，帮助农民和农业企业制定科学的种植计划。
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作物种植推荐系统及相关技术。
此数据集特别适合用于探索农作物种植的规律与趋势，帮助用户实现准确的种植推荐，优化农业资源配置，提高作物产量和农业可持续性。
