全球天气历史数据分析数据集GlobalWeatherHistoryData-rafunlearnhub
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, 气象预测, 温度, 湿度, 风速, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自公开气象观测站的天气历史数据，记录了全球范围内的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至不确定时间，具体时间跨度需根据数据实际情况确定。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含多个地区的天气观测数据。
数据维度：数据集包括“Formatted_Date”（日期时间）、“Summary”（天气状况概述）、“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）、“Pressure (millibars)”（气压）和“Daily Summary”（每日天气总结）等多个气象指标。
数据格式：CSV格式，文件名为weatherHistory.csv，方便数据分析与处理。数据已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于气象学研究、气候变化分析和天气预测模型构建。
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、环境科学等领域的研究，如气候模式分析、极端天气事件研究、气象数据与人类活动关联分析等。
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、灾害预警、农业生产规划等方面。
决策支持：支持政府部门和相关机构的气候变化评估、环境政策制定和防灾减灾决策。
教育和培训：作为气象学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索天气变化规律、预测未来天气趋势，并评估不同气象因素对环境和人类活动的影响，从而优化决策、提升预测精度。
