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北京_CSV格式天气数据.zip

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简介：
该文件为北京地区的CSV格式历史天气数据集，包含温度、湿度、风速等信息，适用于气象分析和机器学习模型训练。 北京2020年1月1日至2020年3月7日的天气数据以CSV格式提供。

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  • 北京_CSV格式天气数据.zip
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    该文件为北京地区的CSV格式历史天气数据集，包含温度、湿度、风速等信息，适用于气象分析和机器学习模型训练。 北京2020年1月1日至2020年3月7日的天气数据以CSV格式提供。
     
  • 北京空气质量数据（CSV格式）
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    本文件包含了北京市多年来的空气质量监测数据，以CSV格式存储，便于数据分析和处理。 请在Excel的数据选项下用CSV格式打开以解决中文乱码问题。
     
  • 北京POI数据（SHP矢量格式）.zip
    优质
    本资源提供北京市各类型地点兴趣点(POI)的数据集，以SHP矢量格式存储，便于GIS软件处理与分析城市地理信息。 北京市POI数据（shp矢量格式），种类齐全且数量庞大，更新至2020年。
     
  • 北京道路数据（SHP格式）
    优质
    本数据集提供北京市主要道路分布信息，采用Shapefile(SHP)格式存储，便于GIS软件进行空间分析与可视化展示。 北京市道路数据详细内容以shp格式提供，欢迎下载。
     
  • Python 3.0 爬虫获取北京天气 JSON 数据
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    本教程介绍如何使用Python 3.0编写爬虫程序，从网络上抓取北京地区的实时天气数据，并以JSON格式进行解析和处理。 使用Python 3.0编写爬虫来抓取北京天气的JSON数据。
     
  • 北京建筑物轮廓数据 SHP格式
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    本数据集提供北京市主要建筑物轮廓信息，以地理空间矢量文件（SHP）格式存储，便于GIS软件中进行城市规划与分析。 北京部分建筑物的矢量数据以SHP格式提供，仅包含部分建筑信息，并无道路数据。这些数据仅供测试与学习使用，请勿用于任何商业目的。
     
  • 北京空气质量数据.xlsx
    优质
    该文件包含了北京市多年来的空气质量监测数据，包括PM2.5、二氧化硫等污染物浓度变化情况，旨在为研究者和公众提供详细的空气质量管理信息。 在学习机器学习的过程中，会用到各种各样的数据集来训练模型和测试算法的效果。这些数据集涵盖了从图像识别、自然语言处理到推荐系统等多个领域的内容，对于初学者来说是非常重要的资源。通过实践这些数据集，可以帮助理解理论知识，并且提高解决实际问题的能力。
     
  • 南京天气数据文件
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    《南京天气数据文件》汇集了南京市多年来的气象观测记录，包括温度、湿度、风速等各项气候要素的数据，为研究气候变化及进行气象预测提供重要依据。 南京天气的一个CSV文件用于大数据处理。
     
  • 近年来北京市空气质量数据.zip
    优质
    本资料集包含了近年来北京市空气质量的数据记录，涵盖了PM2.5、二氧化硫等污染物浓度的变化趋势及改善情况。 标题中的“近几年北京市空气质量数据”指的是自某个时间点起至今的监测记录。这些数据通常包括PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）以及臭氧（O3）等主要污染物浓度值，还包括反映空气质量状况的重要指标如空气质量指数（AQI）。这些信息对于环境科学研究、政策制定及公众健康提示等方面至关重要。 描述中的“近几年北京市空气质量数据”表明该压缩包可能包含过去几年内北京各监测站点记录的每日或每小时空气质量数据。通常以CSV或Excel表格形式存储，列出各项污染物浓度值，并附带日期、时间和地点信息。通过对这些数据进行分析，可以了解北京空气质量的变化趋势和季节性规律，识别污染源影响以及不同天气条件下的变化。 标签“近几年北京市空气质量数据”进一步明确了文件内容的主题，表明这些数据将用于研究或分析北京近年来的空气质量状况。压缩包内的文件可能是一个单一文档或者包含多个按年份或月份划分的子文件夹，便于用户查询特定时间段的数据。 针对这些数据可以进行如下几方面的研究和分析： 1. **时间序列分析**：通过不同年份、季度及月度甚至每天的数据对比，了解空气质量随时间的变化规律。 2. **空间分布研究**：比较各监测站点的数据以揭示城市内部区域间空气质量差异，并确定污染热点位置。 3. **污染物相关性分析**：探讨各种污染物之间的相互关系及其协同作用机制。 4. **气象因素影响评估**：结合天气数据，分析风向、风速、温度和湿度等因素对空气质量的影响以及极端气候事件的潜在效应。 5. **政策效果评价**：对比实施环保措施前后各时间段内的空气质量变化情况，以确定政策措施的有效性。 6. **健康影响研究**：利用这些空气污染数据与人口健康的关联信息来探讨两者之间的关系。 通过深入挖掘和分析上述数据集，不仅可以为政府决策提供科学依据，还有助于提高公众对空气质量状况的认识及环保意识，并共同推动城市的可持续发展。同时，此类数据库对于教育机构以及科研团队也具有重要的教学研究价值。
     
  • 使用R语言抓取和分析北京天气数据
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    本项目利用R语言编写脚本，自动化地从官方渠道获取北京地区的实时气象信息，并进行深入的数据清洗、统计与可视化分析。 使用 `library(tidyverse)` 和 `library(rvest)` 从天气网北京历史天气页面解析出 URL。 ```r postfix = read_html(https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html) %>% html_elements(a) %>% html_attr(href) %>% str_subset(^/beijing) # 筛选出正确的URL urls = str_c(http://lishi.tianqi.com/, postfix) urls[1:10] ```