时间序列日历与天气数据分析数据集TimeSeriesCalendarandWeatherDataAnalysis-jrdataanalyst
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 日历数据, 天气数据, 季节性分析, 数据融合, 预测模型, 商业智能, 宏观经济
数据概述：
该数据集包含日历数据与天气数据，记录了日期、星期、季节、公共假日等日历信息，以及与日期相关联的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据示例来看，包含2023年的数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，可以根据具体应用场景进行推断。
数据维度：数据集包含两类主要数据，日历数据包括CALENDAR_SK、CALENDAR_DATE、DAY_OF_MONTH、DAY_OF_WEEK_SK、SEASON_SK、QUARTER_OF_YEAR、MONTH_SK、WEEKEND_FLAG、WEEK_OF_YEAR、RAMADAN_FLAG、RELIGIOUS_DAY_FLAG_SK、NATIONAL_DAY_FLAG_SK、PUBLIC_HOLIDAY_FLAG、SPECIAL_DAY_SK、SPECIAL_DAY_SK2等字段。天气数据字段信息未明确，需根据具体文件内容确定。
数据格式：CSV格式，包含Calendarcsv和Weathercsv两个文件，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源未知，但结构清晰，适合用于时间序列分析和数据挖掘。
该数据集适合用于时间序列分析、季节性模式识别、预测建模等领域，也适用于业务数据与天气、日历数据的关联分析。
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：适用于时间序列分析、宏观经济学、市场营销等领域的研究，如预测销售额、分析季节性需求、研究节假日对业务的影响等。
行业应用：可以为零售业、旅游业、金融业等行业提供数据支持，如优化库存管理、预测客流量、制定营销策略等。
决策支持：支持企业进行业务预测、风险评估、资源规划等决策，提升决策效率和准确性。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的规律与趋势，分析日历和天气因素对业务的影响，实现精准预测和优化决策。
