爬虫获取近五年天气数据

此文件包含江西省南昌市2017-2019年各日的天气信息，数据包括日期、最高温、最低温、天气状况以及风向风速等基础信息。文件适合有需求的用户下载，便于进一步研究和使用。

标题“全国天气信息.zip”指出这是一个压缩文件，内含2020年1-3月的中国各地气象数据。数据量超过20万条，涵盖风向、空气质量等多维天气信息，并计划后续更新。压缩包包含“城市天气信息.sql”和“全国城市天气信息.xlsx”两个文件，分别提供SQL数据库格式和Excel表格格式，方便数据分析与处理。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。

信息增益计算示例：以天气数据集为例 本示例使用天气数据集 weather，目标是计算使用属性“wind”（风力）划分数据集 S 所获得的信息增益。 数据集 S： | outlook | temperature | humidity | wind | play ball ||---|---|---|---|---|| sunny | hot | high | weak | no || sunny | hot | high | strong | no || overcast | hot | high | weak | yes || rain | mild | high | weak | yes || rain | cool | normal | strong | no || overcast | cool | normal | strong | yes || sunny | mild | high | weak | no || sunny | cool | normal | weak | yes || rain | mild | normal | weak | yes || sunny | mild | normal | strong | yes || overcast | mild | high | strong | yes || overcast | hot | normal | weak | yes || rain | mild | high | strong | no | 计算步骤： 计算数据集 S 的信息熵。 根据属性“wind”的取值将数据集 S 划分成子集。 分别计算每个子集的信息熵。 计算划分后子集信息熵的加权平均值。 信息增益 = 数据集 S 的信息熵 - 划分后子集信息熵的加权平均值。 具体计算过程: (此处省略具体计算过程，建议参考信息熵和信息增益的计算公式进行计算。) 结果: 通过计算可以得到数据集 S 对属性“wind”的信息增益。

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利用1970年至2009年南澳县气象站的风向和风速记录进行统计分析，结果显示近40年来南澳县的年平均风速为3.7米/秒，秋季最高，冬季次之，夏季最低；年平均最大风速为13.8米/秒，春季最高，冬季次之，夏季最低；年平均大风日数为68天，冬季最多，夏季最少。此外，近40年来的年平均风速、平均最大风速和年大风日数呈现逐渐减少的趋势。大风日数的年内变化呈现一峰一谷的模式，以ENE风向最为频繁，其次是NNE和NE风向，偏西风最少。

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