基于Spark+hadoop大数据空气质量数据分析预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）
✅️直拍源码 包部署
✅️爬虫可用
✅️线性回归预测空气质量
一、项目功能
1、数据采集与整合：从多个数据源（如空气质量监测站、气象部门、污染源企业等）采集空气质量相关数据，包括空气质量指标（如 PM2.5、PM10、SO₂、NO₂ 等）、气象数据（如温度、湿度、风速、风向等）和污染源数据（如工业排放、交通尾气等）。
2、对采集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
3、数据分析与挖掘：对历史空气质量数据进行时间序列分析，了解空气质量的变化趋势和周期性规律。进行空间分析，绘制空气质量地图，展示不同地区的空气质量状况和污染分布情况。分析空气质量与气象条件、污染源等因素之间的关联关系，通过相关性分析、回归分析等方法，找出影响空气质量的关键因素。
4、空气质量预测：基于历史数据和分析结果，建立空气质量预测模型。可以采用机器学习算法或时间序列预测方法进行预测。
5、可视化展示：将空气质量数据和分析结果以直观的图表形式进行展示，如柱状图、折线图、地图等，方便用户理解和查看。提供实时空气质量监测数据的可视化展示，让用户随时了解当前的空气质量状况。
二、项目创新点
1、技术融合创新 结合 Spark 的高效分布式计算能力和 Hive 的数据仓库管理功能，实现对大规模空气质量数据的快速处理和存储。这种技术融合能够充分发挥两者的优势，提高数据处理效率和分析能力。
2、数据分析方法创新 采用多种数据分析方法，如时间序列分析、空间分析、关联分析等，全面深入地挖掘空气质量数据的潜在信息。例如，通过时间序列分析可以了解空气质量的变化趋势和周期性规律；空间分析可以展示不同地区的空气质量状况和污染分布情况；关联分析可以找出空气质量与其他因素之间的关系。
3、可视化创新 开发个性化的可视化界面，提供丰富多样的图表展示和交互功能。用户可以根据自己的需求选择不同的图表类型和分析维度，进行个性化的数据分析和展示。
三、开发技术介绍
编辑器：Pycharm
前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echarts
后端：Django
数据处理框架：Spark
数据存储：HIVE，MySQL
编程语言：Python
预测功能：线性回归
数据可视化：Echarts
