室内定位坐标预测数据集IndoorPositioningCoordinatePrediction-lhagiimn
数据来源：互联网公开数据
标签：室内定位, GPS, 坐标预测, 机器学习, 数据融合, 轨迹分析, 建筑物, 位置识别
数据概述：
该数据集包含来自室内定位场景下的坐标数据，记录了用户在建筑物内的位置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态或一段时间内的快照数据。
地理范围：数据覆盖了建筑物内的多个位置，未明确指出具体地理位置。
数据维度：包括“site_path_timestamp”（站点路径时间戳）、“floor”（楼层）、“x”（X坐标）、“y”（Y坐标）等字段，用于描述用户在建筑物内的二维坐标位置。
数据格式：CSV格式，包含多个以“submission”命名的文件，如“submission_df_leak_start.csv”等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于室内定位相关项目，已进行结构化处理，包含了位置坐标、楼层信息及时间戳等关键信息。
该数据集适合用于室内定位、坐标预测、轨迹分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于室内定位、轨迹预测、位置识别等相关领域的学术研究，如基于机器学习的坐标预测模型构建、室内导航系统优化等。
行业应用：可以为室内定位服务提供数据支持，特别是在建筑物内的导航、资产跟踪、人流分析等方面。
决策支持：支持建筑物管理、空间规划等相关领域的决策制定，例如优化楼层布局、提升空间利用率等。
教育和培训：作为室内定位、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解室内定位的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索室内环境下坐标与楼层之间的关系，以及构建预测用户位置的模型，从而实现室内定位的精准预测和优化。
