空气质量预测分析数据集AirQualityPredictionAnalysisDataset-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, 时间序列分析, 预测模型, 传感器数据, 污染物浓度, 机器学习, 环境监测, 气象数据
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的空气质量监测数据，记录了多个传感器在特定时间段内采集的空气质量指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年，具体起止时间点未在数据集中明确给出。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从数据内容推测可能来源于城市环境监测站。
数据维度：数据集包括日期时间（date_time）、温度（deg_C）、相对湿度（relative_humidity）、绝对湿度（absolute_humidity），以及五个传感器的读数（sensor_1至sensor_5），同时包含三种预测目标污染物浓度：苯（pred_target_benzene）、氮氧化物（pred_target_nitrogen_oxides）和一氧化碳（pred_target_carbon_monoxide）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的表格数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于空气质量预测、时间序列分析和环境监测等领域的研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如空气质量预测模型构建、污染物浓度趋势分析等。
行业应用：可以为环保部门、城市规划部门提供数据支持，尤其在空气质量预报、污染源分析、环境风险评估等方面。
决策支持：支持城市空气质量管理、污染防治策略制定，以及环境监测网络优化。
教育和培训：作为环境科学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量监测和预测。
此数据集特别适合用于探索空气质量指标与污染物浓度之间的关系，构建预测模型，从而提升空气质量预测的准确性。
