时间序列预测观测数据数据集TimeSeriesForecastingObservationData-kborasvm
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列, 预测, 观测数据, 气象数据, 数据分析, 机器学习, 气象预测, 建模
数据概述：
该数据集包含来自特定观测点的时间序列数据，记录了观测值随时间的变化情况，适用于时间序列预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年9月3日至2014年9月15日。
地理范围：数据来源于特定观测点，具体地理位置未在数据集中明确标示。
数据维度：数据集包括多个字段，如ObsID（观测ID），SiteId（站点ID），Timestamp（时间戳），ForcastId（预测ID），Value（观测值），Month（月），Day（日），Hour（时），Minute（分），DayofWeek（星期几）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_finite.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理。
该数据集适合用于时间序列预测和数据建模等技术应用。
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：适用于时间序列分析、预测模型构建、气象数据分析等研究方向。
行业应用：可以为气象行业提供数据支持，特别是在短期气象预测、数据驱动的决策制定方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：作为时间序列分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据的特性和建模方法。
此数据集特别适合用于探索观测值的时间变化规律，构建预测模型，并评估其预测精度。
