全球天气数据分析数据集GlobalWeatherDataAnalysis-lohithchenna
数据来源：互联网公开数据
标签：天气数据, 气象分析, 气候变化, 时序数据, 气象预测, 数据挖掘, 环境监测, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自全球气象站的天气观测数据，记录了不同国家和地区的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未在原始信息中明确，但提供了“last_updated”字段，表明数据具有时效性，可以用于分析天气随时间的变化。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含了多个国家和地区的天气信息。
数据维度：数据集包括多个气象指标，例如：国家、地区、经纬度、时区、最后更新时间、温度（摄氏度/华氏度）、天气状况、风速（英里/小时/公里/小时）、风向、气压（百帕/英寸）、降水量（毫米/英寸）、湿度、云量、体感温度（摄氏度/华氏度）、能见度（公里/英里）、紫外线指数、阵风风速（英里/小时/公里/小时）、空气质量（一氧化碳、臭氧、二氧化氮、二氧化硫、PM2.5、PM10、美国环保署指数、英国环境、食品和乡村事务部指数）、日出、日落、月出、月落、月相和月亮照明度。
数据格式：CSV格式，文件名为GlobalWeatherRepository.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开气象数据源，已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于气象研究、气候分析、环境监测，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、天气模式分析、极端天气事件预测等学术研究。
行业应用：可以为航空、农业、能源、保险等行业提供数据支持，特别是在天气预报、风险评估和资源管理方面。
决策支持：支持政府部门的环境监测与管理，以及企业的气候风险评估和业务决策。
教育和培训：作为气象学、环境科学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据和气候变化。
此数据集特别适合用于探索全球范围内的天气变化规律，分析不同地区的气候特征，并为用户提供数据驱动的决策支持。
