空气质量预测环境数据集AirQualityPredictionEnvironmentDataset-mikemollel
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 环境监测, 气象数据, 预测模型, 机器学习, 地理位置, 城市环境, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自非洲地区的数据，记录了不同地理位置的空气质量相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为某一时间段的静态数据。
地理范围：数据覆盖非洲地区，具体位置以字母（A, B, C, D, E等）标识。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
Train.csv：训练集，包括ID、location（地理位置）、temp（温度）、precip（降水）、rel_humidity（相对湿度）、wind_dir（风向）、wind_spd（风速）、atmos_press（大气压）和target（目标变量，可能为空气质量指标）。
Test.csv：测试集，包含与训练集相似的气象数据，但无target列。
airqo_metadata.csv：元数据文件，包含位置、海拔、面积、坡向、与道路距离、人口、家庭数量以及家庭烹饪和垃圾焚烧相关信息等。
sample_sub.csv：提交示例，包含ID和target列。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于空气质量预测、环境因素分析和机器学习模型的训练与评估。
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、气象学和数据科学交叉领域的研究，如空气质量预测模型构建、环境因素对空气质量的影响分析等。
行业应用：为城市规划、环境监测机构提供数据支持，用于空气质量预警、污染源分析和政策制定。
决策支持：支持政府和相关部门制定空气质量改善措施，优化城市环境管理。
教育和培训：作为环境科学、数据分析和机器学习课程的实训素材，帮助学生理解空气质量预测方法。
此数据集特别适合用于探索不同气象条件和地理位置对空气质量的影响，构建预测模型，并为改善环境质量提供数据支持。
