天气数据预测分析数据集WeatherDataPredictionAnalysis-viratkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报, 气象数据, 气压, 温度, 风速, 湿度, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自气象观测站的天气数据，记录了每日的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态天气数据。
地理范围：数据未标明具体地区，但提供了多种气象指标，可用于通用天气分析。
数据维度：数据集包括多个气象指标，如9am时刻的空气压力、气温、平均风向、平均风速、最大风向、最大风速、降雨量、降雨时长、相对湿度(9am和3pm)。
数据格式：CSV格式，文件名为daily_weather.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据，已进行初步处理。
该数据集适合用于气象数据分析、天气预测模型构建以及相关研究。
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：适用于气象学、环境科学等领域的学术研究，如天气模式分析、气候变化研究等。
行业应用：可以为气象服务公司、农业、能源等行业提供数据支持，特别是在天气预报、风险评估、资源管理等方面。
决策支持：支持政府部门和相关行业进行天气相关的决策，如制定防灾减灾策略、优化农业生产计划等。
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气象数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索天气指标之间的关联关系，构建预测模型，并为用户提供更准确的天气预报信息。
