温度数据预测分析数据集TemperaturePredictionAnalysisDataset-sherrytp
数据来源：互联网公开数据
标签：温度预测, 气象数据, 时间序列分析, 天气预报, 数据建模, 机器学习, 环境科学, 气候变化
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的温度观测数据，记录了不同时间维度下的温度信息，以及其他相关的气象指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2016年开始的温度观测信息，具体时间范围待定，但至少包含部分年份的数据。
地理范围：数据来源未明确说明，但包含了气象观测数据，可以用于分析特定地区的温度变化。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括年份（year）、月份（month）、日期（day）、星期（week/weekday）、温度（temp_2, temp_1, actual）、平均温度（average）、以及可能存在的其他气象指标（ws_1, prcp_1, snwd_1）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：temps.csv和temps_extended.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的气象观测数据，具体来源未详细说明，但数据经过了整理和清洗。
该数据集适合用于时间序列分析、温度预测、气象建模等研究。
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、气候变化等领域的研究，如温度变化趋势分析、极端天气事件预测等。
行业应用：可以为天气预报、能源管理、农业生产等行业提供数据支持，特别是在优化能源消耗、预测作物生长等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定与气候相关的决策，如城市规划、灾害预警等。
教育和培训：作为环境科学、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索温度变化规律、构建温度预测模型，帮助用户实现精准的气象预测和决策支持。
