空气质量预测数据集AQIForecastData-nishantjha14
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量，预测，数据集，环境科学，机器学习，时间序列分析，污染，AQI
数据概述： 该数据集包含空气质量预测相关数据，用于预测未来空气质量指数（AQI）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2023年。
地理范围：数据涵盖了中国多个城市的空气质量监测站数据。
数据维度：数据集包括AQI指数，PM2.5浓度，PM10浓度，SO2浓度，NO2浓度，O3浓度，CO浓度，风速，风向，温度，湿度，气压，以及预测结果等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的空气质量监测站点数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于环境科学，机器学习，时间序列分析等领域的研究和应用，特别是在空气质量预测，污染分析等任务中具有重要价值。
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：适用于空气质量预测，污染源分析，环境影响评估等研究，如AQI预测模型的建立，污染物扩散模拟等。
行业应用：可以为环保部门，气象部门等提供数据支持，特别是在空气质量预警，污染防治等方面。
决策支持：支持政府和相关机构制定空气质量改善措施，优化城市规划和环境管理。
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预测技术。
此数据集特别适合用于探索空气质量的动态变化规律，帮助用户实现AQI预测，污染源分析等目标，为环境保护和空气质量改善提供数据支持。
