水质可饮用性分析数据集WaterPotabilityAnalysis-parnianmalekian
数据来源：互联网公开数据
标签：水质, 可饮用性, 水质分析, 物理化学性质, 机器学习, 数据清洗, 质量评估, 环境科学
数据概述：
该数据集包含来自不同水源地的数据，记录了水质的物理化学性质，并标注了其是否适宜饮用。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态水质样本。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了不同地区的水质样本。
数据维度：数据集包括“ph”（酸碱度）、“Hardness”（硬度）、“Solids”（溶解固体）、“Chloramines”（氯胺）、“Sulfate”（硫酸盐）、“Conductivity”（电导率）、“Organic_carbon”（有机碳）、“Trihalomethanes”（三卤甲烷）、“Turbidity”（浊度）和“Potability”（可饮用性，0代表不可饮用，1代表可饮用）等10个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为water_potability.csv，方便数据分析和建模。数据中包含缺失值，需要进行预处理。
该数据集适合用于水质评估、水质污染研究、以及水资源管理等领域。
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、水资源管理等领域的学术研究，如水质指标与可饮用性的关联分析、水污染物的溯源分析。
行业应用：为水处理行业、饮用水安全监管部门提供数据支持，例如构建水质预测模型、优化水处理工艺。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行水资源规划、水质监测和风险评估，制定饮用水安全标准。
教育和培训：作为环境科学、水利工程等相关专业的教学案例，帮助学生理解水质特性、学习数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索水质指标与可饮用性之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升水质评估的准确性。
