企业官网建设流程全解析

简介：这是一份面向计算机、电子信息工程及数学类专业本科生的机器学习综合实践资源，聚焦真实场景下的数据获取与分析闭环：从爬取重庆历史天气与空气质量数据，到完成质量趋势建模与可视化分析。资源包含6个核心文件（3个Python脚本+3个Excel数据表），总大小仅369KB，轻量易部署——其中爬虫脚本（QualitySpider.py、ReadCQWeather.py）支持参数化配置城市与时间范围，预测脚本（Prediction.py）封装基础时序分析逻辑，配套Excel文件涵盖原始爬取数据、清洗合并结果及空气质量指标，结构清晰、用途明确。已有367人下载学习，适合作为课程设计、期末大作业或毕业设计的参考范例。所有代码均经实测运行通过，注释详尽、思路分层，附带完整执行结果截图，便于理解数据流向与算法落地过程；作者为具备十年算法仿真经验的大厂工程师，内容兼顾工程规范性与教学可读性。

1. 项目缘起：从一份作业到一个完整的数据分析项目

最近在整理过往项目时，翻到了一个挺有意思的“老古董”——一个关于重庆天气数据爬取与分析的机器学习作业。说它老，是因为代码和思路现在看来有些稚嫩；说它有意思，是因为这个项目麻雀虽小，五脏俱全，完整地走了一遍从数据获取、清洗、分析到可视化的全流程，非常适合刚接触数据科学或者想找个练手项目的朋友。

这个项目的核心目标很明确：获取重庆地区的历史天气数据，并尝试用一些基础的机器学习方法，对空气质量进行简单的分析和预测。听起来是不是有点像 Kaggle 上的入门竞赛？没错，它的本质就是一个微缩版的、有明确地域指向的数据分析项目。对于学生党来说，这是一个绝佳的课程作业或毕业设计选题；对于职场新人或转行朋友，这也是一个能写在简历里、体现实操能力的完整案例。

为什么是重庆？一方面，山城独特的地理环境和气候特征，让它的天气数据（尤其是空气质量）分析变得有挑战性，也更有趣。另一方面，公开、稳定、结构化的天气数据源相对好找，降低了项目启动的门槛。整个项目会涉及到几个关键环节：Python 网络爬虫负责从公开网站抓取原始数据；Pandas 和 NumPy进行数据清洗与预处理；Matplotlib 和 Seaborn完成探索性数据分析和可视化；最后，Scikit-learn中的一些经典模型会登场，尝试对空气质量等级进行分类或预测。

接下来，我会把这个项目的完整实现过程拆解开，包括当初踩过的坑、做出的取舍，以及事后回看可以优化的地方。无论你是想复现这个项目，还是借鉴其中的思路应用到其他城市或领域，相信都能有所收获。我们不仅会看到代码怎么写，更重要的是理解为什么这么写，以及在实际操作中可能会遇到什么。

2. 数据基石：如何稳定、合规地爬取重庆天气数据

数据是分析的血液。第一步，也是最关键的一步，就是获取可靠、连续、字段丰富的重庆天气历史数据。市面上有很多提供天气数据的平台，有收费的API，也有免费的公开页面。对于学习项目，我们当然优先考虑后者。

2.1 目标网站分析与请求策略

当初我选择的是一个大型气象数据网站的“历史天气”查询页面。这类页面通常通过城市和日期参数来动态加载数据。我们的目标是爬取重庆主城区过去几年的逐日天气数据，包括日期、最高/最低气温、天气状况、风向风力、空气质量指数（AQI）及等级等。

第一步是分析网页请求。打开浏览器的开发者工具（F12），切换到 Network（网络）标签，然后查询某一天重庆的天气。你会发现，数据很可能不是直接嵌在初始HTML里的，而是通过一个额外的XHR（异步）请求获取的。这个请求的URL、请求方法（通常是GET或POST）、以及携带的参数（如城市代码cityCode、日期date）就是我们爬虫需要模拟的关键。

这里有个重要的经验：务必仔细检查请求头（Headers）。除了常见的User-Agent（模拟浏览器），有些网站会校验Referer（来源页）或使用Cookie进行会话管理。直接请求数据接口而不携带这些信息，很可能返回空数据或错误页面。我的做法是，把浏览器中成功请求到的所有Headers信息，有选择地复制到爬虫的请求头字典里。

import requests import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import time headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', 'Referer': 'https://www.目标网站.com/weather/101040100.shtml', # 示例，需替换 # 可能还有其他必要的头信息，如 Accept, Accept-Language 等 } def fetch_single_day(city_code, query_date): """抓取指定城市单日天气数据""" url = "https://api.目标网站.com/数据接口路径" # 示例，需替换为真实接口 params = { 'city': city_code, 'date': query_date.strftime('%Y-%m-%d') } try: response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=10) response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 # 假设返回的是JSON格式 data = response.json() return parse_weather_data(data) # 解析函数，将JSON转为字典 except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求{query_date}数据失败: {e}") return None except ValueError as e: print(f"解析{query_date}的JSON数据失败: {e}") return None

2.2 循环抓取与友好访问

我们需要爬取多日数据，这就需要一个循环。但切记，不要用for循环无间隔地狂发请求，这会被网站视为攻击，导致IP被暂时封禁。必须设置延迟。

def fetch_date_range(city_code, start_date, end_date): """抓取指定日期范围内的数据""" current_date = start_date all_data = [] while current_date <= end_date: daily_data = fetch_single_day(city_code, current_date) if daily_data: all_data.append(daily_data) print(f"成功获取 {current_date} 数据") else: print(f"跳过 {current_date}，数据获取失败") # 关键：设置延迟，模拟人类操作。时间间隔可以随机化，更友好。 time.sleep(2 + random.random()) # 随机延迟2-3秒 current_date += timedelta(days=1) return pd.DataFrame(all_data)

延迟时间（如2-3秒）是一个平衡艺术。太短有风险，太长效率低。对于学习项目，数据量不大（比如抓一年365条），慢一点更稳妥。此外，可以考虑使用random.uniform(1.5, 4)来让延迟时间随机化，进一步降低被识别为机器人的概率。

2.3 数据解析与字段提取

接口返回的数据结构需要仔细解析。通常是一个嵌套的JSON。我们需要从中提取出有用的字段，并转换成平坦的、适合表格存储的结构。

def parse_weather_data(raw_json): """解析原始JSON，提取所需字段""" # 这是一个示例解析逻辑，实际结构需根据目标网站调整 try: day_data = raw_json['data'][0] # 假设数据在data列表的第一个元素 parsed = { 'date': day_data.get('date'), 'high_temp': day_data.get('tempHigh'), # 最高温 'low_temp': day_data.get('tempLow'), # 最低温 'weather_day': day_data.get('dayWeather'), # 白天天气 'weather_night': day_data.get('nightWeather'), # 夜间天气 'wind_dir_day': day_data.get('dayWindDir'), # 白天风向 'wind_force_day': day_data.get('dayWindPower'), # 白天风力 'aqi': day_data.get('aqi'), # 空气质量指数 'aqi_level': day_data.get('quality'), # 空气质量等级（如：优、良） 'pm25': day_data.get('pm25') # PM2.5浓度 } # 处理可能的缺失值或异常值，例如‘-’代表无数据 for key, value in parsed.items(): if value == '-' or value == '': parsed[key] = None return parsed except (KeyError, IndexError, TypeError) as e: print(f"解析数据结构时出错: {e}, 原始数据: {raw_json}") return None

解析环节最容易出错。网站的数据结构可能微调，字段名可能变化。因此，异常捕获（try-except）和日志打印至关重要。它能让你的爬虫在遇到意外数据格式时不至于崩溃，而是跳过该条记录并告诉你哪里出了问题，便于后续排查。

2.4 数据存储与增量更新

抓取到的DataFrame应及时保存到本地，推荐使用CSV格式，因为它易于用文本编辑器查看，也方便Pandas再次读取。

# 假设 df 是 fetch_date_range 返回的 DataFrame if not df.empty: file_name = f'chongqing_weather_{start_date}_{end_date}.csv' df.to_csv(file_name, index=False, encoding='utf-8-sig') # utf-8-sig 解决Excel打开中文乱码 print(f"数据已保存至 {file_name}") else: print("未获取到有效数据，未保存文件。")

对于需要长期维护的数据集，可以考虑实现增量爬虫。即每次运行时，先读取本地已存在的数据文件，找出最新的日期，然后只爬取该日期之后的新数据，再合并保存。这能节省时间和网络资源，也是对目标网站更友好的做法。

3. 数据清洗与预处理：从原始数据到分析就绪

爬虫抓回来的数据通常是“脏”的，直接用于分析会问题百出。数据清洗（Data Cleaning）是数据分析中耗时最长、也最考验耐心的环节。

3.1 缺失值处理：AQI数据的常见坑

天气数据中，缺失值很常见。尤其是AQI和PM2.5数据，可能因为监测站点故障或数据传输问题，在某些日期完全缺失。

首先用Pandas加载数据并查看概况：

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('chongqing_weather_20220101_20231231.csv') print(df.info()) # 查看各字段非空数量、类型 print(df.isnull().sum()) # 统计各字段缺失值数量

处理缺失值有多种策略：

1. 删除：如果某一行关键字段（如日期、AQI）缺失，且缺失量很少（<5%），可以直接删除该行。df.dropna(subset=['aqi', 'pm25'], inplace=True)
2. 填充：对于数值型数据（如温度），可以用前后几天的平均值（移动平均）或中位数来填充。df['high_temp'].fillna(df['high_temp'].rolling(3, min_periods=1).mean(), inplace=True)
3. 标记：对于分类数据（如天气状况），可以创建一个新的类别如“未知”来填充。df['weather_day'].fillna('未知', inplace=True)
4. 不处理（针对模型）：有些机器学习算法（如XGBoost）可以原生处理缺失值。但更多时候，我们需要先处理。

我的经验是，对于AQI这类核心分析目标，如果某天完全缺失，且无法通过可靠方法插补，宁愿删除该条记录，也不要随意填充，以免引入噪音，影响后续分析的结论可靠性。

3.2 异常值检测与修正

异常值可能是真实的极端天气，也可能是数据错误。例如，重庆夏季最高温超过45度？冬季最低温低于-5度？这需要结合常识和重庆的气候特点来判断。

# 通过描述性统计和可视化发现异常 print(df[['high_temp', 'low_temp', 'aqi']].describe()) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12,4)) plt.subplot(131) df['high_temp'].hist(bins=50) plt.title('最高温分布') plt.subplot(132) df['low_temp'].hist(bins=50) plt.title('最低温分布') plt.subplot(133) df['aqi'].hist(bins=50) plt.title('AQI分布') plt.tight_layout() plt.show()

发现异常值后，处理方法包括：

• 盖帽法（Capping）：将超出合理范围的值替换为边界值。例如，设定最高温上限为42度，下限为-2度。

  df['high_temp'] = df['high_temp'].clip(lower=-2, upper=42)

• 视为缺失值处理：将明显错误的值（如温度999）替换为NaN，然后按缺失值方法处理。
• 结合上下文修正：如果某天温度异常，但天气描述是“晴”，可以查看前后几天的温度，用插值法修正。

3.3 特征工程：创造更有价值的输入

原始数据字段有时不能直接用于模型。我们需要通过特征工程（Feature Engineering）创造新的、对预测目标更有帮助的特征。

1. 日期特征提取：日期本身是字符串或时间戳，但其中蕴含周期性信息。

   df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['year'] = df['date'].dt.year df['month'] = df['date'].dt.month df['day_of_month'] = df['date'].dt.day df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek # 周一=0，周日=6 df['is_weekend'] = df['day_of_week'].apply(lambda x: 1 if x >=5 else 0) df['season'] = df['month'].apply(lambda m: (m%12 + 3)//3) # 1:春,2:夏,3:秋,4:冬

2. 温差特征：df['temp_range'] = df['high_temp'] - df['low_temp']。昼夜温差可能对空气质量有影响。
3. 滞后特征（Lag Features）：今天的空气质量很可能和昨天、前天有关。

   df['aqi_lag1'] = df['aqi'].shift(1) # 前一天的AQI df['aqi_lag2'] = df['aqi'].shift(2) # 前两天的AQI

4. 分类数据编码：天气状况（晴、多云、雨）、风向（北风、东南风）是文本，需要转为数值。
   • 标签编码（Label Encoding）：适用于有大小顺序的类别（如空气质量等级：优<良<轻度污染...）。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
   • 独热编码（One-Hot Encoding）：适用于无序类别（如天气状况）。pd.get_dummies(df, columns=['weather_day', 'wind_dir_day'])。注意这可能造成特征维度爆炸，对于类别很多的字段要谨慎。

特征工程是提升模型性能的关键，但也最容易导致过拟合。创造的特征一定要有业务或物理意义，并且需要在训练集上完成拟合（如计算平均值、编码映射），再应用到测试集，避免数据泄露。

4. 探索性数据分析：用可视化洞察重庆天气与空气质量

在把数据喂给模型之前，我们必须先“看”懂它。探索性数据分析（EDA）能帮助我们理解数据分布、发现规律、验证假设，并为后续的模型选择提供依据。

4.1 空气质量的时间序列趋势

首先，我们最关心的是AQI随时间的变化。

plt.figure(figsize=(15,5)) plt.plot(df['date'], df['aqi'], linewidth=0.5, alpha=0.7) plt.axhline(y=100, color='r', linestyle='--', alpha=0.5, label='AQI=100 (良/轻度污染边界)') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('AQI') plt.title('重庆日度AQI时间序列趋势') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show()

从图中，你可以直观地看到：重庆的空气质量是否存在明显的季节性规律？（例如，冬季是否因扩散条件差而AQI更高？）是否有长期改善或恶化的趋势？极端污染事件发生在什么时候？

为了更清晰地观察季节性，我们可以按月份聚合：

monthly_avg = df.groupby('month')['aqi'].mean() plt.figure(figsize=(10,4)) monthly_avg.plot(kind='bar', color='skyblue') plt.axhline(y=100, color='r', linestyle='--', alpha=0.5) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('月均AQI') plt.title('重庆月均AQI分布（多年平均）') plt.xticks(rotation=0) plt.grid(axis='y', alpha=0.3) plt.show()

4.2 气象要素与空气质量的相关性分析

空气质量受多种气象因素影响。我们可以计算相关系数矩阵，并用热图可视化。

# 选择数值型特征 numeric_features = ['high_temp', 'low_temp', 'temp_range', 'pm25', 'aqi', 'month', 'day_of_week'] corr_matrix = df[numeric_features].corr() import seaborn as sns plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt='.2f', cmap='coolwarm', center=0, square=True) plt.title('气象要素与AQI相关性热图') plt.tight_layout() plt.show()

重点关注AQI这一列。你可能会发现：

• pm25与aqi高度正相关（这是显然的，PM2.5是AQI的主要组分）。
• temp_range（温差）可能与aqi呈负相关？较大的昼夜温差有时意味着大气垂直对流较强，有利于污染物扩散。
• month与aqi的相关性，印证了之前的季节性观察。

注意：相关性不等于因果关系。热图展示的是线性相关关系。更深层的影响可能需要通过更复杂的统计模型或领域知识来解释。

4.3 不同天气状况下的空气质量对比

天气状况（晴、雨、多云等）对空气质量有直接影响。我们可以用箱型图来观察不同天气下AQI的分布差异。

# 假设我们已经对 `weather_day` 进行了归类，合并了相似类别（如‘小雨’、‘中雨’合并为‘雨’） plt.figure(figsize=(12,6)) order = df.groupby('weather_day')['aqi'].median().sort_values().index # 按中位数排序 sns.boxplot(x='weather_day', y='aqi', data=df, order=order) plt.axhline(y=100, color='r', linestyle='--', alpha=0.5) plt.xlabel('白天天气状况') plt.ylabel('AQI') plt.title('不同天气状况下AQI分布对比') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show()

箱型图可以告诉我们：雨天是否普遍对应更低的AQI？多云和晴天的空气质量中位数有何差异？不同天气状况下，AQI的波动范围（箱子的高度）有多大？这些直观的观察能为后续的建模提供特征选择的方向，例如，是否将“天气状况”作为一个重要的分类特征引入模型。

5. 机器学习模型初探：预测空气质量等级

经过充分的EDA，我们对数据有了感性认识。现在，可以尝试构建一个简单的机器学习模型，来预测重庆的空气质量等级（例如，二分类：“良及以下” vs “轻度污染及以上”，或多分类：优、良、轻度污染等）。

5.1 问题定义与数据准备

我们将问题定义为监督学习中的分类问题。

• 目标变量（Label）：空气质量等级（aqi_level），需要从文本（如“优”、“良”）转换为数值标签（如0，1，2...）。
• 特征变量（Features）：选择与目标可能相关的特征，如月份、最高温、最低温、温差、前一天AQI、天气状况（编码后）、风向（编码后）等。

首先，准备特征X和标签y，并划分训练集和测试集。务必注意：时间序列数据不能随机划分！如果随机打乱，模型可能会用“未来”的数据来学习预测“过去”，造成数据泄露，得到过于乐观的评估结果。正确的做法是按时间顺序划分，例如用前80%的数据做训练，后20%做测试。

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder # 1. 准备特征和标签 feature_cols = ['month', 'high_temp', 'low_temp', 'temp_range', 'aqi_lag1', 'weather_day_encoded', 'wind_dir_encoded'] # 假设已创建了编码后的特征列 ‘weather_day_encoded’ 和 ‘wind_dir_encoded’ X = df[feature_cols].dropna() # 删除因创建滞后特征而产生的初始行NA y = df.loc[X.index, 'aqi_level_encoded'] # 对应的标签，也已编码 # 2. 按时间顺序划分（假设数据已按日期排序） split_idx = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X.iloc[:split_idx], X.iloc[split_idx:] y_train, y_test = y.iloc[:split_idx], y.iloc[split_idx:] # 3. 特征标准化（对基于距离的模型如SVM、KNN很重要） scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 只在训练集上拟合scaler X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 用训练集的参数转换测试集

5.2 模型选择与训练

对于入门级的分类问题，我们可以尝试几种经典算法，比较它们的性能。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix models = { 'Logistic Regression': LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42), 'Decision Tree': DecisionTreeClassifier(random_state=42), 'Random Forest': RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42), 'SVM': SVC(kernel='rbf', random_state=42) } results = {} for name, model in models.items(): model.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = model.predict(X_test_scaled) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) results[name] = acc print(f"{name} 准确率: {acc:.4f}") # 打印更详细的评估报告 print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=['优','良','轻度污染'])) # 假设是三类 print("-"*50)

为什么选择这几个模型？

• 逻辑回归：基线模型，简单、可解释性强，适合线性可分问题。
• 决策树：非线性，能捕捉特征交互，但容易过拟合。
• 随机森林：决策树的集成，通过“投票”降低过拟合风险，通常表现稳健，是很好的基准模型。
• 支持向量机（SVM）：在高维空间寻找最优分类边界，对特征缩放敏感（所以我们做了标准化）。

5.3 模型评估与特征重要性分析

准确率只是一个宏观指标。对于类别不平衡的数据集（比如“优”和“良”的天数远多于“污染”天数），我们需要看更细化的指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-score。classification_report已经提供了这些。

对于随机森林这类模型，我们还可以查看特征重要性，这能帮助我们理解模型是如何做决策的，并可能指导我们进行特征筛选。

# 以随机森林为例 rf_model = models['Random Forest'] importances = rf_model.feature_importances_ feature_names = X_train.columns importance_df = pd.DataFrame({'feature': feature_names, 'importance': importances}).sort_values('importance', ascending=False) plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(importance_df['feature'], importance_df['importance']) plt.xlabel('特征重要性') plt.title('随机森林模型特征重要性排序') plt.gca().invert_yaxis() # 最重要的在顶部 plt.tight_layout() plt.show()

你可能会发现，aqi_lag1（前一天的AQI）是最重要的特征，这符合空气污染具有连续性的常识。month（月份）和temp_range（温差）也可能排名靠前。如果某些特征重要性几乎为0，可以考虑在后续迭代中移除它们，简化模型。

5.4 常见陷阱与调优思路

1. 过拟合（Overfitting）：模型在训练集上表现完美，在测试集上却很差。决策树尤其容易过拟合。对策：使用随机森林；对决策树进行剪枝（设置max_depth,min_samples_split等参数）；增加训练数据量。
2. 类别不平衡（Class Imbalance）：如果“污染”天数很少，模型可能倾向于总是预测“非污染”，导致对污染天的召回率极低。对策：使用class_weight='balanced'参数（如果模型支持）；对少数类进行过采样（如SMOTE算法）；或使用更适合的评估指标（如AUC-ROC）。
3. 数据泄露（Data Leakage）：这是我们反复强调的。除了时间划分错误，另一个常见泄露是在整个数据集上做特征缩放或编码后再划分。务必确保所有预处理步骤（fit）只使用训练集数据。
4. 超参数调优：模型的默认参数不一定最优。可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行网格搜索或随机搜索，寻找最佳参数组合。但要注意，交叉验证也要按时间序列的方式进行（如TimeSeriesSplit），不能打乱数据。

这个机器学习环节的目的，不在于构建一个预测精度极高的复杂模型，而在于完整地走通一个数据分析流程，理解每个步骤的意义和潜在问题。对于天气预测这种受复杂系统影响的任务，简单的模型往往能提供一个不错的基线，并帮助我们量化不同因素对空气质量的影响程度。

6. 项目总结与扩展思考

回顾这个“重庆天气质量分析”项目，它从一个简单的数据抓取需求开始，逐步深入到数据清洗、探索分析，并最终尝试用机器学习模型去理解和预测空气质量。整个过程，更像是一个标准的数据科学微型工作流的演练。

几个关键的实操心得：

1. 爬虫的稳健性高于效率：对于学习或小规模项目，爬虫代码的健壮性（完善的错误处理、日志记录、友好延迟）比极限速度重要得多。一次成功的、完整的数据抓取，胜过多次因被封禁而中断的快速抓取。
2. EDA是模型的指路明灯：跳过EDA直接建模是危险的。可视化图表和相关性分析不仅能帮你发现数据问题，更能形成对问题的直觉，指导特征工程和模型选择。例如，通过时间序列图发现季节性，你就会想到加入“月份”特征。
3. 理解评估指标背后的意义：准确率90%听起来很高，但如果你的数据中90%都是“良”，一个总是预测“良”的傻瓜模型也能达到90%准确率。因此，必须结合混淆矩阵、精确率、召回率等指标综合判断模型在每一类上的表现。
4. 从简单模型开始：逻辑回归或随机森林作为基线模型非常合适。它们训练快，可解释性强。在基线模型表现不佳时，再去尝试更复杂的模型（如梯度提升树、神经网络）才有意义。永远记住“没有免费的午餐”定理，复杂模型不一定更好。

这个项目还可以如何扩展？

• 更丰富的特征：引入更多气象数据，如湿度、气压、降水量、风速等。甚至可以尝试加入节假日信息、前几天的污染累积效应等。
• 更复杂的模型：尝试使用LSTM（长短期记忆网络）等时序模型来捕捉空气质量的长周期依赖关系。
• 预测目标变化：不预测等级，而是回归预测具体的AQI数值。或者预测未来多天的空气质量（多步预测）。
• 部署为简单应用：使用Flask或Streamlit搭建一个简单的Web应用，输入日期，输出该日空气质量的预测结果和可视化图表。

最后，这个项目所有的源代码、清洗后的数据集、详细的文档说明（包括环境配置、步骤解读、遇到的问题及解决方案），都应该妥善整理和归档。这不仅是为了作业提交，更是为了你日后回顾、复用或向他人展示时，能快速理解当时的思路。一个好的数据项目，其价值一半在分析结果，另一半则在可复现、可理解的工程实现过程中。

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