河流环境水质预测数据集RiverWaterQualityPrediction-chrismoreland
数据来源：互联网公开数据
标签：水质监测, 环境科学, 机器学习, 预测模型, 污染物浓度, 多变量分析, 生物化学需氧量, 氧气
数据概述：
该数据集包含来自河流环境的水质监测数据，记录了多种水质指标的测量值，旨在用于预测河流的健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为特定河流流域的水质监测数据。
数据维度：数据集包括id（样本标识）、target（目标变量，可能代表水质综合评分或其他指标）以及O2（溶解氧）、NH4（铵离子）、NO2（亚硝酸根离子）、NO3（硝酸根离子）、BOD5（五日生化需氧量）等多个水质相关指标在不同时间点的测量值，共计35个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但数据已进行结构化处理，方便直接使用。该数据集适合用于水质预测、污染评估和环境监测等领域。
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：适用于环境科学、水文学等领域的学术研究，如水质预测模型的构建、水体污染物的分析等。
行业应用：可以为环保部门、水资源管理部门提供数据支持，用于水质监测、污染预警、水体治理等。
决策支持：支持水质管理决策，帮助优化水资源利用、改善水环境质量。
教育和培训：作为环境科学、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解水质监测数据，掌握水质预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索水质指标之间的相互关系，构建预测模型，帮助用户实现水质状态的预测和评估。
