2022年城市交通与空气质量回归分析数据集USTAI2022FinalRegressionDataset-sjatust8
数据来源：互联网公开数据
标签：城市交通，空气质量，回归分析，数据集，环境科学，数据分析，机器学习，城市规划
数据概述： 该数据集为2022年城市交通与空气质量分析项目的一部分，主要记录了城市交通流量与空气质量指标之间的关联数据，适用于回归分析、环境科学研究和城市规划等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年1月到2022年12月。
地理范围：数据覆盖了多个城市的交通和空气监测站点，主要包括大城市和中等城市的交通要道及空气质量监测点。
数据维度：数据集包括每日交通流量数据（如车辆数量、车型分布）、空气质量指标（如PM2.5、PM10、NO2、CO等污染物浓度）、气象数据（如温度、湿度、风速）等变量。还包括用于回归分析的历史数据和外部因素。
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：数据来源于城市交通管理部门和环保部门的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市交通与空气质量关联性研究、环境科学数据分析、城市规划与决策支持等领域，尤其在回归模型训练、环境预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于城市交通与空气质量关联性研究、环境科学数据分析等学术研究，如交通流量对空气质量的影响分析、污染源识别等。
行业应用：可以为城市管理部门提供数据支持，特别是在交通管理、空气质量改善和环保政策制定方面。
决策支持：支持城市交通规划、空气质量监测和污染控制策略优化，帮助决策者制定科学的交通和环保政策。
教育和培训：作为环境科学、城市规划及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析、环境数据建模等技术。
此数据集特别适合用于探索城市交通与空气质量之间的关联规律与趋势，帮助用户实现准确的空气质量预测，优化交通管理和环保策略，改善城市环境质量和居民生活品质。
