🇪🇸 🟥🟨🟥 Este dataset ha sido descargado desde https://opendata.aragon.es/ agradezco profundamente al gobierno de Aragón estos datos para que los estudiantes y demás podamos hacer este tipo de proyecto.

Estas observaciones son útiles para entender la eficiencia energética y las emisiones de CO2 en edificios, y pueden ser la base para desarrollar políticas o investigaciones futuras.

Usabilidad:

1. Predicción de Consumo Energético: Desarrollar un modelo para predecir el consumo de energía de los edificios basado en factores como la superficie, el tipo de construcción, la ubicación, etc.
2. Predicción de Emisiones de CO2: Construir un modelo que estime las emisiones de CO2 de un edificio, lo cual es crucial para las iniciativas de sostenibilidad y reducción de la huella de carbono.
3. Clasificación de Edificios por Eficiencia Energética: Crear un modelo de clasificación que categorice los edificios en diferentes niveles de eficiencia energética basándose en sus características y datos de consumo/emisiones.
4. Identificación de Factores Clave: Usar técnicas como el análisis de regresión para identificar las variables que más influyen en el consumo de energía o las emisiones de CO2.
5. Detección de Anomalías: Desarrollar un modelo para identificar edificios que tienen un consumo de energía o emisiones de CO2 significativamente diferentes de lo esperado, lo que puede indicar problemas o ineficiencias.
6. Optimización de Recursos Energéticos: Crear modelos que ayuden en la planificación de la utilización de recursos energéticos, como la distribución óptima de energía renovable.
7. Impacto de Renovaciones o Mejoras: Evaluar cómo las renovaciones o mejoras en los edificios afectan el consumo de energía y las emisiones de CO2.

This dataset has been downloaded from https://opendata.aragon.es/, and I want to express my deep gratitude to the Aragon government for providing this data, allowing students and others to undertake projects like this.

These observations are valuable for understanding energy efficiency and CO2 emissions in buildings and can serve as a foundation for future policies or research.

🇬🇧 🟦🟥🟦 Energy Consumption Prediction: Develop a model to predict building energy consumption based on factors such as area, construction type, location, etc. CO2 Emissions Prediction: Build a model that estimates CO2 emissions from a building, which is crucial for sustainability initiatives and reducing carbon footprint. Building Efficiency Classification: Create a classification model that categorizes buildings into different energy efficiency levels based on their characteristics and consumption/emission data. Identification of Key Factors: Use techniques like regression analysis to identify the variables that most influence energy consumption or CO2 emissions. Anomaly Detection: Develop a model to identify buildings with significantly different energy consumption or CO2 emissions than expected, indicating potential issues or inefficiencies. Optimization of Energy Resources: Create models to assist in the planning of energy resource utilization, such as optimal distribution of renewable energy. Impact of Renovations or Improvements: Evaluate how renovations or improvements in buildings affect energy consumption and CO2 emissions. This dataset holds great potential for advancing our understanding of energy efficiency and sustainability in buildings.