气象环境与仓储数据分析数据集WeatherandWarehouseDataAnalysisDataset-franciscoyb
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 仓储管理, 温度, 湿度, 降水, 紫外线指数, 数据分析, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的气象环境数据，并结合了仓储相关的存储数据，记录了气象条件与仓储环境之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年1月1日开始。
地理范围：数据未明确标示具体地理位置，但可以推断为特定仓储设施及其周边环境。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
clave：仓储设施的唯一标识符；
fecha：日期；
almacenamiento：仓储存储量；
temperatura：温度；
humedad：湿度；
precipitacion：降水量；
tipo_precip：降水类型；
indice_uv：紫外线指数；
soleado, nublado, parc_nublado：天气状况，分别表示晴朗、阴天和部分多云；
lluvia_soleado, lluvia_nublado, lluvia_parc_nublado：降水与天气状况的组合。
数据格式：CSV格式，文件名为tabla_final.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据与仓储管理系统，已进行整合和标准化处理。
该数据集适合用于研究气象条件对仓储环境和存储量的影响，以及探索两者之间的相关性。
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：适用于气象学、仓储管理、供应链管理等相关领域的学术研究，如天气对仓储环境的影响分析、存储量与气象因素的关联性研究等。
行业应用：可以为仓储行业提供数据支持，尤其是在优化仓储环境、预测存储需求、制定库存管理策略等方面。
决策支持：支持仓储运营决策，如调整仓储环境控制策略、优化库存管理、评估气象灾害对仓储的影响等。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和仓储管理。
此数据集特别适合用于探索气象因素对仓储环境的影响，以及建立预测模型，以优化仓储运营和降低运营成本。
