天气状况预测数据集WeatherConditionPredictionDataset-luthngv
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报, 气象数据, 时间序列分析, 气温, 风速, 湿度, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的天气观测数据，记录了特定地区的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含日期和时间戳，推测为历史天气记录。
地理范围：数据未限定具体地区，需要根据数据内容推断其地理位置。
数据维度：数据集包含多个气象指标，如日期时间（date_time）、日出日落时间（sunrise, sunset）、月相信息（moonrise, moonset, moon_phase, moon_illumination）、气温（tempC, tempF）、风速（windspeedMiles, windspeedKmph）、风向（winddirDegree, winddir16Point）、天气代码（weatherCode）、降水（precipInches, precipMM）、湿度（humidity）、能见度（visibility, visibilityMiles）、气压（pressure, pressureInches）、云量（cloudcover）、体感温度（HeatIndexC, HeatIndexF, DewPointC, DewPointF, WindChillC, WindChillF, FeelsLikeC, FeelsLikeF）、风力（WindGustMiles, WindGustKmph）、紫外线指数（uvIndex）、预测（predict）和天气描述（weatherDesc）。
数据格式：CSV格式，文件名为weather_dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开气象数据源，已进行数据整合。
该数据集适合用于天气预报模型构建、气候变化研究和气象数据分析。
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：适用于气象学、环境科学等领域的研究，如天气预测模型开发、气候变化趋势分析等。
行业应用：为气象服务、农业、能源等行业提供数据支持，尤其是在预测天气变化、优化资源配置等方面。
决策支持：支持政府部门和企业在制定相关政策和战略时，参考天气状况对生产生活的影响。
教育和培训：作为气象学、数据科学等课程的教学材料，帮助学生理解和分析气象数据。
此数据集特别适合用于探索天气要素之间的关联关系，构建预测模型，并分析天气变化对不同领域的影响。
