全球天气预报信息预测数据集GlobalWeatherForecastInformationPrediction-giginghn
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报, 气象数据, 时间序列分析, 预测模型, 气温, 降水, 风速, 地理信息, 机器学习
数据概述：
该数据集包含全球范围内的天气预报信息，记录了不同地区在特定时间的天气状况，可用于构建天气预测模型和研究气候变化趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年4月。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包括ForecastId, ForecastId1, Province_State, Country_Region, Date, country+province, Lat, Long, day_from_jan_first, temp, min, max, stp, wdsp, prcp, fog等字段，涵盖了预报ID、地区信息、日期、经纬度、温度、气压、风速、降水、雾等关键气象要素。
数据格式：CSV格式，包含testing_data_with_weather_info_week_4.csv和training_data_with_weather_info_week_4.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开气象数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于气象预测、气候分析、以及相关机器学习模型的训练和评估。
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、气候学、环境科学等领域的研究，例如天气预报模型构建、气候变化趋势分析等。
行业应用：可以为气象服务、农业、保险等行业提供数据支持，尤其是在精准天气预报、灾害预警等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定与天气相关的决策，如农业生产计划、防灾减灾措施等。
教育和培训：作为气象学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解天气数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索天气要素之间的相互关系，构建预测模型，从而提高天气预报的准确性和可靠性。
