天气状况气象数据分析数据集WeatherConditionMeteorologicalDataAnalysis-alvinbimo
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 气温, 湿度, 气压, 风速, 天气观测, 气候分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自气象观测站的天气数据，记录了特定地区的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从数据字段名称和内容推测，可能源于印度尼西亚地区。
数据维度：数据集包括多个气象要素，例如：
Tahun（年）
Bulan（月）
tgl（日）
temp7, temp13, temp18（7点、13点、18点温度）
temp_avg, temp_24（平均温度、24小时平均温度）
temp_max, temp_min（最高、最低温度）
CH（未知，可能为云量或降水相关指标）
light_hour, light_per（日照时数、日照百分比）
pck（天气现象代码）
press（气压）
humid7, humid13, humid18, humid_avg, humid_24（7点、13点、18点、平均、24小时平均湿度）
ws_abg（平均风速）
mod_dir（风向）
max_ws（最大风速）
dir（风向角度）
数据格式：CSV格式，文件名为Clean_Weather.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源信息不明确，但数据经过了清洗和整理。
该数据集适合用于气象学研究、气候分析、天气预报模型构建和数据分析。
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：适用于气候变化研究、天气模式分析、气象要素之间的关系研究。
行业应用：可以为农业、旅游业、建筑业等行业提供数据支持，如农业生产规划、旅游景点天气预报等。
决策支持：支持政府部门和相关机构的天气预警和灾害管理。
教育和培训：作为气象学、数据科学、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析。
此数据集特别适合用于探索气象要素之间的相关性、分析天气变化趋势，以及构建预测模型。
