WIDS2023能源预测数据集WIDS2023EnergyForecastDataset-schopenhacker75

数据来源：互联网公开数据

标签：能源预测，数据集，时间序列，机器学习，电力系统，数据分析，能源管理，可持续发展

数据概述：该数据集为2023年WIDS（Walmart Industry Data Science）大赛的一部分，记录了能源使用情况及其相关因素的数据，适用于能源预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2012年到2014年。地理范围：数据覆盖了多个地区的沃尔玛商店，具体包括美国的多个州。数据维度：数据集包括能量使用数据，涵盖日期，商店编号，温度，湿度，光照强度，能源使用量等变量。还包括预测所需的历史能源使用数据和外部环境因素。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。该数据集适合用于能源管理，电力系统分析，机器学习等领域的应用，尤其在时间序列预测，回归分析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：适用于能源使用预测，电力需求分析，环境因素对能源使用影响的研究，如季节性和非季节性因素对能源使用的影响分析。行业应用：可以为能源行业提供数据支持，特别是在需求预测，能源管理，电力调度等方面。决策支持：支持能源管理决策的制定，帮助能源公司优化能源分配和调度策略。教育和培训：作为能源管理，电力系统和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。此数据集特别适合用于探索能源使用的规律与趋势，帮助用户实现准确的能源预测，优化能源管理和调度策略，提高能源利用效率和可持续发展能力。