2017作物产量数据集-opencvmlpython
数据来源：互联网公开数据
标签：农业，作物产量，数据集，机器学习，产量预测，农业经济，时间序列分析，数据分析
数据概述： 该数据集包含2017年全球范围内的作物产量数据，记录了多种主要农作物的产量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括主要农业生产国。
数据维度：数据集包括作物类型，种植面积，产量，气象数据（如降雨量，温度），土壤条件等。
数据格式：数据通常以CSV或Excel格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的政府农业报告，国际组织（如联合国粮农组织）的数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业研究，产量预测，气候变化影响分析等领域，特别是在作物产量预测，农业资源优化等技术任务中具有重要价值。
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：适用于农业科学，农业经济，气候变化影响等学术研究，如作物产量与气候因素的关系，农业生产效率分析等。
行业应用：可以为农业企业，农业管理部门提供数据支持，特别是在作物种植规划，产量预测和风险管理方面。
决策支持：支持农业政策制定，农业资源配置和农业生产优化。
教育和培训：作为农业，数据科学及相关学科课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业生产，产量预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索作物产量与环境因素的关系，帮助用户实现作物产量预测，农业生产优化等目标，为农业可持续发展提供数据支持。
