空气质量监测数据分析数据集AirQualityMonitoringDataAnalysis-hung96ad
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 环境监测, 传感器数据, 污染物浓度, 气象数据, 数据分析, 时序分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自空气质量传感器的监测数据，记录了不同节点（传感器）的空气质量和气象参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间戳字段，可用于时序分析。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含多个传感器节点ID，可能分布在不同区域。
数据维度：数据集包含以下主要数据项：node_id（传感器ID）、DateTime（时间戳）、temperature（温度）、humidity（湿度）、SO2data（二氧化硫浓度）、COdata（一氧化碳浓度）、CO2data（二氧化碳浓度）、O3data（臭氧浓度）、PM2_5data（PM2.5颗粒物浓度）、PM10data（PM10颗粒物浓度）、pressure（气压）、PM1data（PM1.0颗粒物浓度）、sound（噪音）、NO2data（二氧化氮浓度）、NOdata（一氧化氮浓度）、AQI（空气质量指数）、verhicle（车辆计数，可能为空）、pollutant（污染物，可能为空）。
数据格式：CSV格式，文件名为AVG_By_Hour_newcsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于空气质量监测项目，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于空气质量分析、环境监测、污染源分析等领域，以及数据建模、时序预测、异常检测等技术应用。
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：适用于环境科学、气象学等领域的学术研究，如空气质量时空分布研究、污染物来源分析、气象因素对空气质量的影响研究等。
行业应用：可以为环保部门、城市规划部门等提供数据支持，特别是在空气质量监测、污染预警、环境治理等方面。
决策支持：支持政府和企业制定空气质量改善策略，评估环境政策的有效性。
教育和培训：作为环境科学、数据分析等相关课程的辅助材料，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质量的时序变化规律、污染物之间的相关性，以及环境因素对空气质量的影响，帮助用户实现空气质量预测、污染源识别等目标。
