水质可饮用性分析数据集WaterPotabilityAnalysisDataset-ranvirpoddar
数据来源：互联网公开数据
标签：水质分析, 可饮用性, 水污染, 数据科学, 机器学习, 环保, 质量评估, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的水质监测数据，记录了影响水体可饮用性的多种理化指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态数据集，反映了不同水质指标的关联关系。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可以被视为全球范围内水质特征的通用数据集。
数据维度：数据集包含10个关键指标，包括pH值（ph）、硬度（Hardness）、溶解固体物（Solids）、氯胺（Chloramines）、硫酸盐（Sulfate）、电导率（Conductivity）、有机碳（Organic_carbon）、三卤甲烷（Trihalomethanes）、浊度（Turbidity）以及可饮用性（Potability）的二元分类标签。
数据格式：CSV格式，文件名为water_potability.csv，便于数据分析和建模。数据中包含缺失值，需要在分析前进行处理。
来源信息：数据来源于公开的水质监测项目或研究，具体来源信息未在数据集中明确。
该数据集适合用于水质评估、预测模型构建和水质污染研究。
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：适用于水质科学、环境工程和公共卫生领域的学术研究，例如水质指标对可饮用性的影响分析、不同水质指标间的相关性研究等。
行业应用：可以为水处理行业、环保部门提供数据支持，用于水质监测系统的开发、水质风险评估和水资源管理。
决策支持：支持政府部门和相关机构制定水资源保护政策、优化供水方案，保障饮用水安全。
教育和培训：作为环境科学、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生理解水质指标与水质质量的关联，并进行数据建模和分析实践。
此数据集特别适合用于探索不同水质参数与水体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，并为改善水质提供数据支持。
