2023天府杯全国大学生统计建模竞赛 气象数据分析： 使用气象数据集，预测天气趋势，帮助农业、能源和旅游业做出决策.

目录

1. 数据收集与准备

2. 数据探索与可视化

3. 特征工程

4. 模型选择与训练

5. 模型评估与优化

---

随着科技的不断发展，大数据和机器学习等技术在各个领域得到广泛应用。其中，气象数据分析是一项极具挑战性和实用性的任务，对于农业、能源和旅游等行业的决策制定具有重要意义。本文将介绍如何利用气象数据集，通过机器学习方法预测天气趋势，为相关行业提供决策支持。

1. 数据收集与准备

首先，我们需要获取可靠的气象数据集。气象数据通常包括温度、湿度、风速、降水量等多个方面的信息。可以从气象局、气象卫星等渠道获取这些数据。在本文中，我们将使用一个开源的气象数据集，并以Python编写代码进行演示。

# 代码示例：数据集加载
import pandas as pd

# 从CSV文件加载气象数据集
weather_data = pd.read_csv('weather_dataset.csv')

# 显示数据集的前几行
print(weather_data.head())

2. 数据探索与可视化

在进行模型训练之前，我们需要对数据进行初步的探索和可视化分析，以了解数据的分布、关联性等信息。