090°Données ouvertes
Jeux de données ouverts, entièrement documentés — interrogeables ici, et lisibles par n’importe quel LLM.
Les titres et les descriptions proviennent des sources de données, en anglais.
1 jeux de données
metro_weather_forecast_intel
Forward-looking weather features for 20 US/Canadian metros (15 US + 5 CA, ICAO join keys shared with metro_degree_days and metro_daylight_intel): today + 6 days x 20 metros = ~140 (forecast_date, metro) rows per daily snapshot. US rows from the NWS gridpoint 7-day forecast; CA rows from ECCC citypageweather-realtime. Per row: temp_max_c / temp_min_c, precip_prob_max (0-100), precip_type (rain/snow/mixed/none), wind_max_kmh, short summary, lead_days (0-6), flags (heat >= 35C, deep freeze <= -15C, heavy precip PoP >= 70, snow, high wind >= 60 km/h, severe = any), and demand_disruption_score (0-100 = min(100, round(30*heat_i + 30*cold_i + 25*precip_i + 15*wind_i)) with documented ramps). Units: degC, %, km/h, 0/1 flags, 0-100 score. Caveats: forecasts, not observations — a later same-day re-run can legitimately differ; wind is honest null when the provider reports none.
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