Denna studie fokuserar på slutsatsen av karakteristiska data från en datamängd på 507 byggnader som inte är bostadshus. Ett tvåstegsramverk presenteras som extraherar statistiskt, modellbaserat och mönsterbaserat beteende. Målet med ramverket är att minska expertinterventionen som behövs för att använda uppmätta rådata för att dra slutsatser om information som byggnadsanvändningstyp, prestandaklass och operativt beteende. Det första steget är temporal funktionsextraktion, som använder ett bibliotek av data mining tekniker för att filtrera olika fenomen från rådata. Detta steg omvandlar kvantitativa rådata till kvalitativa kategorier som presenteras i värmekartavisualiseringar för tolkning. I det andra steget testas en slumpmässig skogsklassificeringsmodell med avseende på noggrannhet när det gäller att förutsäga primär rymdanvändning, energiförbrukningens omfattning och typ av operativ strategi med hjälp av de genererade funktionerna. Resultaten visar att förutsägelserna med dessa metoder är 45,6 % mer exakta för primär byggnadsanvändning, 24,3 % mer exakta för prestandaklass och 63,6 % mer exakta för byggverksamhetstyp jämfört med basvärden.
REF:s arbete undersöker energiförbrukningen vid universitet och högskolor från hela världen och tillhandahåller en rad datautvinningstekniker för att minska de expertinsatser som behövs för att använda uppmätta rådata för att härleda information som byggnadsanvändningstyp, prestandaklass och operativt beteende.