对PM2.5数据做清洗
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案例介绍
对PM2.5数据做清理与重建，PM2.5数据按照年进行分组拆分，计算出：每年PM2.5的平均值、中位数、最大值、最小值。应用线性回归、Lasso回归、岭回归等算法预测建模，PM2.5数据分析结果以条图、直方图、饼图、箱图、散点图来展示；根据北京PM2.5变化趋势分析结果给出分年度的数据描述，分月份的数据描述，按照年月交叉给出PM2.5最大值，检验工作日和周末的北京PM2.5数据有无差异
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对PM2.5数据做清理与重建，PM2.5数据按照年进行分组拆分，计算出：每年PM2.5的平均值、中位数、最大值、最小值。应用线性回归、Lasso回归、岭回归等算法预测建模，PM2.5数据分析结果以条图、直方图、饼图、箱图、散点图来展示；根据北京PM2.5变化趋势分析结果给出分年度的数据描述，分月份的数据描述，按照年月交叉给出PM2.5最大值，检验工作日和周末的北京PM2.5数据有无差异
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