德里地区天气状况预测数据集DelhiWeatherPredictionData-sanamps
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报, 气象数据, 德里, 时间序列, 气象观测, 数据分析, 气候研究, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自德里地区的天气观测数据，记录了该地区不同时间点的气象要素信息，可用于天气状况预测和气候分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出起始和结束时间，但包含了多个时间点的数据，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖印度德里地区。
数据维度：包括datetime_utc（UTC时间）、_conds（天气状况）、_dewptm（露点温度）、_fog（雾）、_hail（冰雹）、_heatindexm（热指数）、_hum（湿度）、_precipm（降水量）、_pressurem（气压）、_rain（降雨）、_snow（降雪）、_tempm（气温）、_thunder（雷暴）、_tornado（龙卷风）、_vism（能见度）、_wdird（风向度数）、_wdire（风向）、_wgustm（阵风风速）、_windchillm（风寒指数）、_wspdm（风速）等气象要素。
数据格式：CSV格式，文件名可能为weather delhicsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于气象观测站或相关气象数据平台。数据已进行初步处理，但可能包含缺失值（如NaN）和异常值（如-9999）。
该数据集适合用于气象学研究、天气预报模型构建和气候变化分析。
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、气候学和环境科学领域的学术研究，如天气模式分析、气候变化趋势研究等。
行业应用：可以为气象服务、农业、航空、能源等行业提供数据支持，尤其是在天气预报、风险评估等方面。
决策支持：支持城市规划、灾害预警和资源管理等方面的决策制定。
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预测方法。
此数据集特别适合用于探索德里地区的天气变化规律，构建天气预测模型，并分析不同气象要素之间的相关性，以提升预测精度和深入理解气候特征。
