标题：客户流失与气象数据综合分析数据集
数据内容：
该数据集包含用户信息、通话记录、气象数据和时间戳等多维度数据。具体包括：
1. 用户信息：用户所在州（State）、账户长度（Account length）、区域代码（Area code）等。
2. 通话记录：国际计划（International plan）、语音信箱计划（Voice mail plan）、语音信箱消息数量（Number vmail messages）、总日间通话分钟数（Total day minutes）等。
3. 气象数据：气压（p (mbar)）、温度（T (degC)）、露点温度（Tdew (degC)）、相对湿度（rh (%)）、比湿（sh (g/kg)）、水汽含量（H2OC (mmol/mol)）等。
4. 时间戳：日期和时间（Date Time）。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
1. 电信行业：可用于分析客户流失（Churn）的影响因素，优化客户保留策略。
2. 气象研究：可用于研究气象参数与用户行为之间的关系，支持气候建模和预测。
3. 数据科学：可用于机器学习模型训练，探索多维度数据之间的关联性。
标签：用户信息, 通话记录, 气象数据, 时间戳, 客户流失, 数据分析, 电信行业, 气象研究
行业分类：
1. 电信行业：客户流失分析、用户行为建模
2. 气象行业：气候参数分析、气象数据建模
3. 数据科学：机器学习、多维度数据分析
4. 实时分析：时间序列分析、实时数据处理
