天气状况历史数据分析数据集WeatherHistoryDataAnalysis-pavankumarmanga
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, 气温, 湿度, 风速, 降水类型, 机器学习, 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，记录了多个气象指标，用于分析天气模式与气候变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年4月1日到2016年9月9日。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但从数据内容来看，涵盖了气温、湿度、风速等多个气象指标。
数据维度：数据集包含“Formatted Date”（格式化日期）、“Summary”（天气概况）、“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”（云量）、“Pressure (millibars)”（气压）、“Daily Summary”（每日总结）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为weatherHistory.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于气象研究、气候建模、天气预测以及其他相关领域的数据分析与建模。
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、气候学、环境科学等领域的研究，例如分析气温变化趋势、研究降水与气压的关系等。
行业应用：可以为气象服务、农业、保险等行业提供数据支持，例如预测天气变化、评估极端天气事件的影响等。
决策支持：支持政府部门和企业在气候变化应对、灾害预警、资源管理等方面的决策制定。
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天气现象和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索天气模式、预测未来天气趋势、评估气候变化的影响，并为相关决策提供数据支持。
