气象预测温度变化数据集WeatherForecastTemperatureChange-joelrandive
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报，气象数据，温度预测，时间序列，机器学习，回归分析，数据分析，气候变化
数据概述：
该数据集包含来自气象观测站的天气数据，记录了每日的最高气温、最低气温、降雨量，以及次日的最高气温。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从1970年1月1日开始。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但可推断为单一气象站或特定区域的观测数据。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（日期）、“tmax”（当日最高气温）、“tmin”（当日最低气温）、“rain”（当日降雨量）和“tmax_tomorrow”（次日最高气温）五个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为clean_weather.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于温度预测、气象分析以及时间序列建模。
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、气候变化等领域的研究，如温度变化趋势分析、降雨量与温度的关系研究等。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源等行业提供数据支持，特别是在天气预报、农业生产规划、能源需求预测等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如城市规划、灾害预警等。
教育和培训：作为气象学、数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解天气数据分析和预测。
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，帮助用户提升预测精度。
