城市空气质量与气象要素监测数据集CityAirQualityandMeteorologicalFactorsMonitoringDataset-amitkumargurjar
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 气象数据, 城市环境, 污染物浓度, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 环境监测
数据概述：
该数据集包含来自多个城市的环境监测数据，记录了城市空气质量指标和气象要素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含日期和时间信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖多个城市，具体城市信息未知，但包含城市ID。
数据维度：数据集包括多个关键指标，例如：ID、Datetime（日期时间）、City_ID（城市ID）、Particulate_matter（颗粒物）、SO2_concentration（二氧化硫浓度）、O3_concentration（臭氧浓度）、CO_concentration（一氧化碳浓度）、NO2_concentration（二氧化氮浓度）、Presure（气压）、Dew_point（露点）、Precipitation（降水）、Anonymous_X1（匿名变量X1）、Wind_speed（风速）和Moisture_percent（湿度百分比）。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别为testcsv、traincsv和sample_submissioncsv。
来源信息：数据来源于公开的环境监测项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于空气质量预测、污染物浓度分析、环境影响评估等领域。
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、大气科学和城市规划等领域的学术研究，如空气质量预测模型构建、污染物来源分析、环境污染与气象要素关联性研究等。
行业应用：可以为环保部门、气象部门和城市规划部门提供数据支持，特别是在空气质量预警、环境监测、城市环境规划等方面。
决策支持：支持政府部门制定空气质量改善措施、评估政策效果，以及优化城市环境管理策略。
教育和培训：作为环境科学、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量监测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索空气质量与气象要素之间的关系，构建预测模型，并为城市环境管理提供数据支持，从而实现优化决策、改善环境质量等目标。
