空气质量预测数据集AirQualityPredictionDataset-ruhisak
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量，环境监测，数据集，时间序列，机器学习，环境科学，数据挖掘，预测分析
数据概述： 该数据集记录了多个城市或地区的空气质量监测数据，适用于空气质量预测，环境数据分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要城市，包括中国，美国，欧洲等地的空气质量监测站点。
数据维度：数据集包括每日或每小时的空气质量指数（AQI），主要污染物浓度（如PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3），气象因素（如温度，湿度，风速），地理位置等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于各国环保部门或气象机构的公开监测数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于环境科学，数据挖掘及机器学习等领域，尤其是在空气质量预测，污染源分析及环境政策制定等方面具有重要应用价值。
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：适用于空气质量变化趋势研究，污染源识别及污染扩散模型分析，如城市空气质量变化规律，污染物浓度与气象因素的关系等。
行业应用：可以为环保部门，气象机构及城市管理部门提供数据支持，特别是在空气质量监测，污染预警及环境治理方面。
决策支持：支持空气质量改善策略的制定及污染治理措施的效果评估，帮助相关部门制定科学的环境管理政策。
教育和培训：作为环境科学，数据科学及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数据及预测模型。
此数据集特别适合用于探索空气质量变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的空气质量预测，优化环境保护措施，提升城市空气质量管理水平。
