空气质量时序预测数据集AirQualityTimeSeriesPrediction-zihaoqin
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 污染, 时序预测, 气象数据, 环境监测, 数据分析, 机器学习, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自特定城市或地区的空气质量监测数据，记录了多种空气污染物浓度以及相关的气象参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2013年开始。
地理范围：数据覆盖的具体地区或城市，例如北京、上海等。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等空气污染物浓度，以及TEMP（温度）、PRES（气压）、DEWP（露点温度）、RAIN（降雨量）、wd（风向）、WSPM（风速）等气象参数。
数据格式：CSV格式，文件名为Regression_train.csv，包含多个字段，如year（年）、month（月）、day（日）、hour（小时）等时间戳信息，以及上述各项指标的数值。
来源信息：数据来源于环境监测部门的公开数据或相关研究项目，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于空气质量预测、污染源分析和环境科学研究。
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、气象学等领域的研究，如空气质量预测模型构建、污染物的时空分布分析、污染物与气象因素的关系研究等。
行业应用：可以为环保部门、城市规划部门提供数据支持，特别是在空气质量预警、环境治理策略制定、城市空气质量评估等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如制定减排措施、规划城市空气质量改善方案、评估环境政策效果等。
教育和培训：作为环境科学、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量与气象因素的关系，以及时序数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索空气质量的动态变化规律，构建空气质量预测模型，帮助用户实现对空气质量的提前预警和有效管理。
