全球气象站点温度预测数据集GlobalMeteorologicalStationTemperaturePrediction-nicolasantonelli
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 温度预测, 气候分析, 机器学习, 气象站点, 时序分析, 降水, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自全球气象站点的数据，记录了各站点每日的温度、降水等气象要素，用于温度预测和气候分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含了每日的气象记录，可用于时序分析。
地理范围：数据覆盖全球范围内的气象站点，包含经纬度信息。
数据维度：包括站点标识（STATION）、国家/地区（Country/Region）、降水量（PRCP）、平均温度（TAVG）、最高温度（TMAX）、最低温度（TMIN）、纬度（LATITUDE）、经度（LONGITUDE）、海拔（ELEVATION）和一年中的天数（DayOfTheYear）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Prediccin de temperatura.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于全球气象观测站，已进行标准化处理。
该数据集适合用于气象学、气候学、数据科学和机器学习等领域的研究。
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：适用于气候变化研究、温度预测模型构建、极端天气事件分析等。
行业应用：可以为农业、能源、保险等行业提供数据支持，如作物生长预测、能源需求预测、气象灾害风险评估等。
决策支持：支持政府部门制定气候变化应对策略、优化城市规划和基础设施建设。
教育和培训：作为气象学、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索气象要素之间的关系，构建温度预测模型，并分析不同地区的气候特征。
