环境空气质量监测数据2017年数据集-geoanorak
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 湿度, 环境监测, 传感器数据, 时间序列分析, 地理信息, 数据分析, 气象数据
数据概述：
该数据集包含来自环境空气质量监测站的空气质量数据，记录了2017年期间的空气湿度和其他相关环境参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年全年。
地理范围：数据覆盖的具体区域未明确，但包含传感器的经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个维度，例如“Sensor Name”（传感器名称）、“Variable”（监测变量，如湿度）、“Units”（单位）、“Timestamp”（时间戳）、“Value”（测量值）、“Flagged as Suspect Reading”（是否标记为可疑读数）、“Location (WKT)”（位置信息）、“Ground Height Above Sea Level”（海拔高度）、“Sensor Height Above Ground”（传感器高度）、“Broker Name”（数据提供商）、“Third Party”（第三方）、“Sensor Centroid Longitude”（传感器经度）、“Sensor Centroid Latitude”（传感器纬度）、“Raw ID”（原始ID）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：2017_full.csv 和 2017_full_humidity.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的环境监测项目，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于环境科学、气象学以及数据科学相关领域的研究和应用。
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：适用于空气质量研究、气候变化分析、环境污染监测等学术研究，例如湿度与气象因素的关系分析、空气质量时空分布研究。
行业应用：可以为环境监测行业提供数据支持，尤其是在环境质量评估、空气质量预报等方面。
决策支持：支持政府部门制定环境政策，优化城市规划，改善空气质量。
教育和培训：作为环境科学、数据分析、地理信息系统（GIS）等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量监测与分析。
此数据集特别适合用于探索空气湿度等环境参数的时空变化规律，以及它们与其他环境因素之间的关系，帮助用户实现对环境质量的深入理解和预测。
