全球作物产量预测影响因素数据集GlobalCropYieldPredictionFactorsDataset-emanfarhat
数据来源：互联网公开数据
标签：作物产量, 气象数据, 农药使用, 农业生产, 时间序列分析, 气候变化, 数据挖掘, 产量预测
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的农业生产相关数据，旨在用于作物产量预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖从1849年到2016年的时间范围。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，具体范围取决于各个子数据集。
数据维度：数据集包含多个关键变量，具体包括：
1. 温度数据（tempcsv）：包含年份、国家和平均气温。
2. 农药使用数据（pesticidescsv）：包含国家、农药种类、年份、单位以及农药使用量。
3. 降雨量数据（rainfallcsv）：包含年份、国家和降雨量。
4. 作物产量数据（yield_dfcsv）：包含国家、作物种类、年份和产量。
5. 总产量数据（yieldcsv）：包含国家、作物种类、年份和产量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，易于数据分析和处理。
来源信息：数据集整合了来自不同渠道的农业相关数据，具体来源信息未在提供的摘要中详细说明，但数据经过整理，便于分析。
该数据集适合用于农业产量预测、气候变化对农业影响、农药使用对作物产量影响等方面的研究。
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：适用于农业科学、气候变化、数据科学等领域的研究，如作物产量预测模型构建、气候因素对作物产量的影响分析、农药使用与产量关系研究等。
行业应用：可以为农业生产决策、农业保险、农业风险评估等行业提供数据支持，尤其是在优化种植策略、提高产量预测精度等方面。
决策支持：支持政府和企业在制定农业政策、优化资源配置、应对气候变化等方面做出更科学的决策。
教育和培训：作为农业、数据分析、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解农业生产过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索气象因素、农药使用等因素对作物产量的影响，帮助用户构建预测模型，优化农业生产效率，实现农业可持续发展。
