自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model，ARMA）是研究时间序列的重要方法，以由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。用AMRA模型预测了在当前趋势下，未来二十年内全球二氧化碳浓度的变化趋势。 分析过程 数据集：NOAA Earth System Research Laboratories下属的Global Monitoring Laboratory提供的1969年-2022年逐月的二氧化碳浓度变化数据 数据来源网址 ...
环境数据分析课程的大作业，主要目的应用一下课上学到的一些数据分析方法。 通过爬虫获取我国沿海海水水质的监测数据； 以散点图直观反映水质类别的分布和随时间变化情况； 将化学需氧量数据转换为正态分布，以海区/省份为分类变量进行单因素方差分析； 将无机氮数据转换为正态分布，用Pearson分析和线性回归分析考察化学需氧量和无机氮数据的相关性； 利用机器学习，从多个污染指标数据预测海区分类。 ...
最近在做的一个科研训练项目需要向某一交叉领域的专家们发送问卷调查。于是想到通过爬虫爬取国内各大高校在环境、建筑、能源等专业的教授的信息（姓名、邮箱、研究领域等等），再根据研究方向初步筛选，得到待定的专家组名单。🕷️ 预先准备 安装python第三方库：requests，re，csv（必要） 正则表达式在线测试工具：在线正则表达式测试 (oschina.net)（非必要） ...