2023年目标导向的气象数据集WeatherDataforAIM2023-danilastepochkin
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据，天气分析，数据集，气候变化，环境科学，数据挖掘，机器学习，农业应用
数据概述： 该数据集包含来自2023年的气象观测数据，记录了特定区域或全球范围内的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年1月到12月，覆盖全年气象数据。
地理范围：数据覆盖了全球多个气象观测站点的数据，包括温度，湿度，风速，降水等气象要素。
数据维度：数据集包括每日或每小时的气象观测数据，涵盖温度，湿度，气压，风速，降水量，云量等变量，以及地理位置信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于全球气象观测网络，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于气象研究，环境科学，气候变化分析及农业气象等领域的研究和应用，特别是在天气预测，气候变化分析及农业决策支持中具有重要价值。
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，环境科学等领域的学术研究，如气候变化趋势分析，极端天气事件研究等。
行业应用：可以为农业，能源，交通等行业提供数据支持，特别是在天气预测，农业种植规划，能源需求预测等方面。
决策支持：支持气象灾害预警，农业种植决策及能源管理优化，帮助相关领域制定科学的应对策略。
教育和培训：作为气象学，环境科学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析及气候变化研究方法。
此数据集特别适合用于探索气象数据的规律与趋势，帮助用户实现精准的天气预测，气候变化分析和农业决策支持，为气象科学研究和实际应用提供数据基础。
