KDD Cup 2018 空气质量预测数据

大数据爬虫抓下来的全国空气质量报告，CSV 格式的，结构清晰，字段也比较完整，城市、时间、AQI 啥的都有，起来还挺方便。适合做可视化展示、模型预测，甚至可以直接接到你自己的前端项目里，像是城市空气质量看板、地图图层叠加那种场景，用起来顺手。文件是大数据全国空气质量报告.csv，有现成的爬虫程序配套，响应快，代码也比较清晰，照着改改就能用，省了不少事。如果你想进一步搞可视化，可以看看城市空气质量模拟数据可视化那篇，还挺有意思的，图表做得细致。另外，数据量大一点没关系，浏览器端也能撑得住，前提是你分页加载或者用Web Worker拆线程，别一股脑全加载。嗯，数据是静态 CSV，你也可以丢到Nod

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

如果你需要做城市空气质量模拟数据的可视化，开源空气质量应用程序是一个不错的选择。它了多种与空气质量相关的数据，能帮你快速完成模拟和数据。数据内容从 PM2.5 到全国范围的空气质量都有，适合用来生成各种图表和报告。你可以根据具体需求选择不同的数据集，比如PM2.5预测模型研究，或者像Beijing PM2.52010-2015 年数据，直接导入程序就能看到清晰的图表哦。你可以结合不同的工具，比如Python或者Matlab，提升作图效率。如果你还想要更多的技术支持，可以参考一些经典的图表解析文档，像是origin 作图方法全面解析。总体来说，这些资源适合用来做空气质量的数据可视化，操作起来也挺

开源空气质量应用程序有助于浏览OpenAQ、CPCB和AirNow平台的数据。它支持数据可视化和统计分析，是一个代码整洁且功能强大的工具。

这份数据集包含从2014年到2018年期间收集的全国空气质量数据，记录了时间、城市、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3以及主要污染物等信息，总计55万条记录。数据集适用于研究空气质量变化趋势及相关环境研究。

Spark 项目里的空气质量数据资源，用的就是BeijingPM20101_20151231_1.csv这个文件，挺经典的一个。北京 2010 到 2015 年的 PM2.5 数据，按小时排的，清洗过的数据也还算干净。拿来做Spark Streaming、机器学习、时间序列预测啥的都挺顺手。 老实说，像这种格式规整的数据，拿来练手是再合适不过的了。你直接用pandas.read_csv就能读，字段名清楚，时间戳也标准，基本不用怎么预，省了不少事。 我之前做Apache Spark的流项目，就是靠这个数据来模拟实时推送。想搭建一个本地模拟的Kafka+Spark环境，它合适。每小时一条记录，改改

青岛市空气质量与气象要素关联性分析 (2006-2012) 本研究基于 2006 年至 2012 年青岛市 SO2、NO2 和 PM10 监测数据，探究三种主要污染物的时空分布规律，以及污染物平均浓度与气象要素之间的关系，并分析污染日的气象条件变化特征。 研究发现： 2006 年至 2012 年，青岛市年均污染日数为 23 至 33 天。 青岛市空气污染主要发生在冬季和春季，首要污染物为 PM10。 青岛市中度及以上污染主要由 PM10 造成，且大多与浮尘天气有关。 污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关，与气压呈正相关。 冬季大雾天气容易加剧空气污染，而 4 月至 6 月的海雾则有助于改善

微博推荐数据集，用于 KDD Cup 2012 Track 1 比赛。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术中扮演关键角色。KDD，即知识发现与数据挖掘，通过分析、转换和模型构建，揭示数据库中的有用信息。KDD+CUP2001是经典的数据挖掘竞赛，推动分类问题上的技术发展。参与者需处理大规模数据集和高维度特征空间，提高预测准确性和模型解释性。竞赛涵盖多种分类算法如决策树（C4.5, ID3）、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，各有特点适用于不同数据特性。文档可能讨论特征选择、模型评估（如交叉验证）、代码实现（例如Python的scikit-learn库）以及数据预处理的关键步骤。这是学习数据挖掘理论与实践的宝贵资源，可提升数据分析