天气状况历史数据分析数据集WeatherHistoryDataAnalysis-jampanigokul
数据来源：互联网公开数据
标签：天气数据, 气象分析, 时间序列, 气温, 湿度, 降水, 机器学习, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的天气历史数据，记录了特定时间段内的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年4月1日到2024年4月1日。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但根据时间戳信息，推测数据可能来源于欧洲地区。
数据维度：数据集包括“Formatted Date”（格式化日期）、“Summary”（天气总结）、“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”（遮蔽物）、“Pressure (millibars)”（气压）、“Daily Summary”（每日摘要）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为weatherHistory.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于气象研究、气候分析、时间序列预测以及数据可视化等应用。
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、气候学等领域的学术研究，如天气模式分析、气候变化研究、极端天气事件预测等。
行业应用：可以为环境监测、农业生产、能源管理等行业提供数据支持，特别是在天气预报、气候风险评估、农业生产计划等方面。
决策支持：支持政府部门和企业在环境治理、灾害预警、资源规划等方面的决策制定。
教育和培训：作为气象学、数据科学、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解天气现象和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索天气变化规律、分析气象要素之间的关系，并用于构建天气预测模型，提高预测精度。
