全球天气历史记录数据集GlobalWeatherHistoryRecords-mohameddateff
数据来源：互联网公开数据
标签：天气数据, 气象观测, 时间序列分析, 气温, 湿度, 降水, 天气预报, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开气象站点的天气历史记录，记录了全球范围内的天气观测数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2006年4月1日到2016年9月9日。
地理范围：数据覆盖全球范围内的气象站点，未限定具体区域。
数据维度：数据集包括“Formatted Date”（日期时间）、“Summary”（天气概况）、“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”（覆盖）、“Pressure (millibars)”（气压）和“Daily Summary”（每日总结）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。
来源信息：数据来源于公开气象数据源，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于气象研究、气候分析、天气预报模型构建以及其他相关领域的分析。
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：适用于气候变化研究、气象学研究、天气模式分析等学术研究。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源、保险等行业提供数据支持，例如用于天气预报模型训练、农业生产管理、风险评估等。
决策支持：支持政府部门和企业制定与天气相关的决策，如制定防灾减灾措施、优化能源供应策略等。
教育和培训：作为气象学、数据科学等相关课程的辅助材料，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、预测天气趋势，并支持用户进行气象数据分析和建模，以优化决策和提升预测精度。
