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北京PM2.5数据，来自PRSA_data_2010.1.1至2014.12.31.csv文件。

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简介：
通过对2010年1月1日至2014年12月31日期间北京每日的PM2.5浓度数据进行的收集和整理，形成了一个包含完整时间序列的北京PM2.5数据集。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 链家北京租房数据.csv
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    该文件包含链家网在北京地区的房屋租赁信息数据，涵盖不同区域、户型和价格等详细资料，为研究北京住房市场提供有力支持。 链家北京租房数据.csv
     
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    本文件包含了北京市公交站点的相关数据，便于用户分析和了解北京市公共交通网络的分布与布局。 CSV文件可以用于ArcGIS软件。
     
  • 北京二手房市场博文CSV数据
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    该文档包含关于北京二手房市场的博文CSV数据，记录了各篇文章的关键信息，为研究者和投资者提供了宝贵的市场分析资源。 本段落通过项目实战的方式对北京二手房房价进行了分析与预测。文章详细介绍了数据收集、特征工程以及模型构建的过程，并分享了作者在数据分析过程中的一些心得和经验。通过对历史数据的深入挖掘，结合机器学习算法的应用，试图为读者提供一个全面理解北京二手房市场动态的方法。
     
  • 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。
     
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    本资源提供详细的北京市开放街道地图(OSM)矢量数据，格式为Shapefile。包含北京市完整的路网及道路详细属性信息，便于GIS应用和分析研究使用。 北京矢量道路和建筑的GIS数据包含了详细的地理空间信息，适用于城市规划、交通分析等领域。这些数据能帮助用户更好地理解和利用城市的基础设施布局。