作物推荐数据集CropsRecommendationDataset-notsahil
数据来源：互联网公开数据
标签：农业，作物推荐，数据集，机器学习，数据科学，预测模型，农业科技，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自农业研究机构的数据，记录了不同地区和土壤条件下作物的种植推荐信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的农业区域，包括亚洲，非洲，美洲等。
数据维度：数据集包括土壤类型，气候条件，降水量，温度，光照时间，土壤pH值，氮磷钾含量等变量，以及推荐的作物种类和种植策略。
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报告和文献，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业领域的作物推荐，种植优化和农业科技研究，特别是在机器学习模型训练和预测模型构建等方面具有重要应用价值。
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：适用于农业种植优化，作物推荐系统等研究，如不同土壤和气候条件下的作物适应性分析，种植策略优化等。
行业应用：可以为农业科技公司和农民提供数据支持，特别是在作物推荐，种植优化和农业决策支持方面。
决策支持：支持农业种植决策的制定和优化，帮助农民和农业企业实现科学的种植管理。
教育和培训：作为农业科学，数据科学及农业科技课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解作物推荐和种植优化技术。
此数据集特别适合用于探索作物种植的规律与趋势，帮助用户实现准确的作物推荐，优化种植策略，提高农业产量和经济效益。
