时序数据温度变化分析数据集TimeSeriesTemperatureFluctuationAnalysis-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：时序数据, 温度变化, 数据分析, 预测模型, 气象数据, 传感器数据, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自传感器或气象站的时序温度数据，记录了随时间推移的温度变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但提供了多个时间点（t=0到t=119）的温度值。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为特定地点或区域的温度数据。
数据维度：数据集包含多个时间点（t=0到t=119）的温度测量值，以及一个“status”字段，可能表示数据状态或质量。
数据格式：CSV格式，包含Combined11.csv和Combined12.csv两个文件，每个文件包含"Unnamed: 0"、时间序列温度值（t=0到t=119）和“status”字段。
来源信息：数据来源未知，推测为传感器或气象观测数据，已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适合用于时序数据分析、温度变化趋势研究和预测模型构建。
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、环境科学等领域的学术研究，如温度变化模式分析、异常值检测等。
行业应用：可为环境监测、智能家居、能源管理等行业提供数据支持，如预测室内温度、优化空调系统等。
决策支持：支持气象预报、气候变化研究等领域的决策制定，辅助制定应对极端天气事件的策略。
教育和培训：作为时序数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践时序数据处理方法。
此数据集特别适合用于探索温度随时间变化的规律，构建温度预测模型，并进行数据可视化展示。
