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北京PM2.5数据集

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简介：
《北京PM2.5数据集》提供了北京市长期详细的空气质量监测记录，特别聚焦于细颗粒物（PM2.5）浓度的变化趋势与分布情况。 北京PM2.5数据集（UCI机器学习库）常用于时间序列预测问题。

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  • 北京PM2.5数据集
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    《北京PM2.5数据集》提供了北京市长期详细的空气质量监测记录，特别聚焦于细颗粒物（PM2.5）浓度的变化趋势与分布情况。 北京PM2.5数据集（UCI机器学习库）常用于时间序列预测问题。
     
  • 北京PM2.5浓度数据
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    北京PM2.5浓度数据提供了北京市空气质量监测站实时更新的细颗粒物（PM2.5）浓度信息，帮助公众了解空气污染状况并采取健康防护措施。 北京市PM2.5浓度数据来自美国大使馆的测量结果，涵盖了从2013年至2017年共五年的数据。
     
  • 北京PM2.5数据（2010.1.1-2014.12.31）- PRSA_data.csv
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    该数据集包含了北京市在2010年1月1日至2014年12月31日期间，每日PM2.5浓度及其他气象参数的记录。提供全面的空气质量分析基础。 从2010年1月1日至2014年12月31日的北京PM2.5数据集。
     
  • 有关北京PM2.5的数据分析
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    本研究聚焦于北京地区的PM2.5数据分析，通过收集和整理大量环境监测数据，探讨污染源、变化趋势及其对公众健康的影响。 北京的美国大使馆记录了4年的北京PM2.5数据，包括8个特征。
     
  • 2010至2014年间北京市PM2.5数据的分析
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    本研究聚焦于2010年至2014年期间北京地区PM2.5浓度的变化趋势及特征，旨在深入探讨其时空分布规律。 Python课程设计大作业是关于2010年至2014年北京市PM2.5数据分析的项目。该项目分为五个任务：数据读取及预处理、数据选择及导出、数据分类汇总、数据转存以及数据统计和可视化。通过使用pandas和matplotlib等库，完成了整个课程设计的任务。资源包括了Python程序代码、课设报告以及在程序运行过程中使用的原始数据集与输出的数据结果，这些资料可以支持完整地重现项目的执行过程。
     
  • 五个城市PM2.5数据：北京、上海、广州、沈阳、成都
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    本项目展示了中国五大主要城市的PM2.5污染水平实时监测数据，包括北京、上海、广州、沈阳和成都，旨在帮助公众关注空气质量状况。 标题中的“五城P.M.2.5数据-北京市、上海市、广州市、沈阳市、成都市”指的是一个关于这五个中国主要城市的空气质量监测数据集，重点在于细颗粒物（Particulate Matter，简称PM）中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，即PM2.5。这种颗粒物是空气污染的重要指标，因其能够深入人体肺部对健康造成严重影响。 描述中的“五城P.M.2.5数据——北京市、上海市、广州市、沈阳市、成都市”进一步确认了该数据集涵盖了这些具有代表性的大城市。这五个城市分别位于中国的北方、南方和东部地区，它们的PM2.5数据可以反映出中国不同地区的空气污染差异及变化趋势。 标签“城市”、“数据集”和“pm2.5”揭示了这个数据集的主题与用途，即关于城市环境的科学数据分析集合。它专门针对PM2.5监测数据，对于政策制定者、环保机构以及研究人员来说具有重要价值。 压缩包内的文件可能包含每个城市的日期、时间、监测站点位置及相应的PM2.5浓度值等信息。这些数据通常以表格形式存储，如CSV或Excel文件，便于数据分析软件（例如Python的Pandas库或Microsoft Excel）进行处理和可视化展示。 通过分析这个数据集，我们可以获取以下关键知识点： 1. **PM2.5定义与危害**：粒径小于2.5微米的悬浮颗粒物被称为PM2.5。这些颗粒长时间漂浮在空气中，并含有大量有害物质，能够直接进入人体呼吸系统，影响心肺健康并可能引发心血管疾病和呼吸道疾病。 2. **监测方法**：通常通过空气质量监测站进行PM2.5的测量与记录，数据经过校准处理后发布。 3. **城市差异**：不同城市的PM2.5水平受到地理位置、工业分布、交通状况及气候等多种因素的影响。分析这五个城市的PM2.5数据可以发现空气质量上的地区性差异。 4. **数据处理技术**：使用数据分析工具如Python的Pandas库，能够对数据进行清洗和整理，并计算平均值、中位数等统计指标，帮助识别污染高峰期与低谷期。 5. **数据可视化**：通过Matplotlib或Seaborn等工具绘制时间序列图及热力图，直观展示各城市PM2.5的变化趋势及其空间分布情况。 6. **环境政策影响评估**：结合历史数据分析各类环保措施对降低PM2.5浓度的效果，为未来决策提供依据。 7. **健康风险评估**：根据世界卫生组织的标准分析居民在不同PM2.5水平下的健康风险，并据此调整公共卫生策略和建议。 8. **气候变化关联研究**：探究PM2.5与气候条件之间的关系。例如冬季燃煤取暖可能导致污染加剧，而夏季降雨则有助于清除颗粒物。 9. **公众教育活动支持**：利用这些数据进行科普宣传，提高大众对空气污染问题的认识，并倡导更加环保的生活方式。 10. **国际合作交流促进**：将中国城市的数据与其他国家或地区对比研究，推动全球空气质量改善的共同行动与合作机制建立。
     
  • 北京矢量数据集合（ZIP）
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    北京矢量数据集合是一份包含北京市地理信息的压缩文件集，内含道路、建筑物等地标矢量数据，适用于城市规划与研究。 北京最全面的矢量数据涵盖政府机构、机场、火车站、汽车站、公交站、加油站、停车场以及县界和乡界等多个方面，仅供参考学习及练习使用。具体详情请查看压缩包内容。
     
  • 北京短期租赁数据集.zip
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    该数据集包含了北京市不同区域内的短期租赁房源信息，包括位置、价格、设施等详细内容，为研究城市住房市场提供有力的数据支持。 该数据集包含了汇总版与明细版两种版本的数据，既便于总体分析也支持深入挖掘。 - listings：短租房源的信息包括房源详情、房东资料、地理位置、价格及评论数量等，并且在明细版中提供了更多的房源细节。 - calendar：记录了每个短租房源的可租时间信息，涵盖日期范围内的可租状态和租金情况以及具体天数。 - reviews：汇总版提供每条评价的时间戳与可用性序列；而详细版本则额外包含评论的具体内容及其作者的相关资料。 - neighbourhood：北京地区的行政区划数据。 以上所有数据均来源于Airbnb的公开信息，并且严格遵守隐私保护原则，未涉及任何个人敏感信息。
     
  • 北京出租车数据集-T-Drive.zip
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    该数据集包含北京市内丰富的出租车GPS轨迹信息，旨在为交通模式分析、城市规划及自动驾驶技术研究提供详实的数据支持。 该数据集包含了北京市2008年一周内10357辆出租车的轨迹记录，采样频率为每10分钟一次，总共有超过一千万条以上的轨迹信息。包含的数据字段包括车辆ID、时间（精确到秒）、经度和纬度。例如：车辆id: 1, 时间:2008-02-02 15:36:08, 经度:116.51172, 纬度:39.921231；另一条记录为：车辆id: 1, 时间:2008-02-02 15:46:08, 经度:116.51135, 纬度:39.93883。