作物种植环境与推荐数据集CropPlantingEnvironmentandRecommendationDataset-adityajain5

数据来源：互联网公开数据

标签：农业, 作物种植, 环境因素, 机器学习, 气候数据, 土壤数据, 产量预测, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自多个来源的作物种植环境数据，记录了不同作物在特定环境条件下的生长情况，可用于作物产量预测和种植策略优化。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于通用作物种植环境分析。数据维度：数据集包括氮（N）、磷（P）、钾（K）含量、温度、湿度、酸碱度（pH）、降雨量以及作物种类（label）等关键的环境和作物特征。数据格式：CSV格式，包含两个文件：-harvard.csv和Crop_recommendation-github.csv，便于数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于作物产量预测、种植环境分析、以及机器学习模型的训练和评估。

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、环境科学等领域的学术研究，如作物生长模型构建、环境因素对作物产量的影响分析等。行业应用：可以为农业生产提供数据支持，特别是在精准农业、智慧农业等领域，用于优化种植策略、提高作物产量。决策支持：支持农业生产决策，如作物选择、种植区域规划、灌溉管理等。教育和培训：作为农业、环境科学等相关专业的教学辅助材料，帮助学生理解作物生长与环境因素之间的关系。此数据集特别适合用于探索作物产量与环境条件之间的关系，帮助用户实现作物产量预测、优化种植决策等目标。