天气预报历史数据分析数据集WeatherForecastingHistoricalDataAnalysis-dasarisivaram
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, 气温, 湿度, 风速, 降水, 机器学习
数据概述：
该数据集包含历史天气预报数据，记录了特定地区的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含日期和时间信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可推断为特定地区。
数据维度：数据集包括“Formatted Date”（日期时间）、“Summary”（天气状况概述）、“Precip Type”（降水类型）、“Temperature (C)”（摄氏温度）、“Apparent Temperature (C)”（体感温度）、“Humidity”（湿度）、“Wind Speed (km/h)”（风速）、“Wind Bearing (degrees)”（风向）、“Visibility (km)”（能见度）、“Loud Cover”（云量）、“Pressure (millibars)”（气压）和“Daily Summary”（每日天气总结）等多个字段。
数据格式：CSV 格式，文件名为 weatherHistory.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的气象数据，已进行初步整理。
该数据集适合用于天气预报模型构建、气象数据分析和气候变化研究。
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、气候学和环境科学等领域的研究，如天气模式分析、气温变化趋势预测等。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源等行业提供数据支持，尤其是在天气预报、气候风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门和企业在应对气候变化、制定防灾减灾措施等方面的决策。
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模型构建。
此数据集特别适合用于探索天气要素之间的相互关系，预测未来天气趋势，以及评估气候变化对环境的影响，从而优化决策和提升预测精度。
