空气质量指数数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量,环境监测,气候变化,时间序列,预测建模,机器学习,健康风险
数据概述：
本数据集包含特定日期和时间点的空气质量指数（AQI）相关参数，主要包括湿度、风速和风向、温度、能见度等气象数据。这些数据可用于分析和预测空气质量状况，支持对环境健康风险的评估。数据来源于“HackerEarth Machine Learning挑战赛：计算空气质量指数”，适合用于空气质量相关的研究与建模。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 空气质量预测：研究人员和环保部门可利用数据集训练机器学习模型，预测未来某一时间段的空气质量指数，为决策提供支持。
2. 时间序列分析：数据集的时间维度使其成为研究空气质量随时间变化规律的理想材料，可用于分析季节性、趋势性变化。
3. 健康风险评估：AQI值与健康风险直接相关，高AQI值（例如201-300）表示空气极度不健康，对人类生存构成威胁。该数据集可用于评估特定区域的健康风险水平。
4. 城市环境监测：政府部门可基于数据实时监测空气质量，制定相应的治理措施，改善城市环境。
5. 机器学习和数据分析教学：数据集适合用于机器学习课程，帮助学生掌握时间序列回归、预测建模等技术，提升数据分析能力。
通过以上数据集，用户可以构建模型预测空气质量指数，理解气候数据与AQI之间的关系，从而为环境保护和健康管理提供科学依据。
