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【2020冬季挑战赛】2018年江苏省空气质量分析

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声明:本次报告数据来源于网络,结论可能与现实情况存在出入,仅供个人学习,请勿过分解读。

1.选手简介
1.1.选手介绍
团队成员:canvasjoe,马斯特洛夫司机-列夫托尔肥鑫,来自无锡某环保企业,从事数据产品经理工作。

1.2.参赛初衷
  • 通过FineBI工具实践验证对大气环境领域数据分析的可行性和适配度
  • 学习其他行业对于数据分析的方法论和思路
  • 学习数据产品工具设计的思路

2.场景介绍

2.1.业务背景介绍&数据来源
  • 业务背景:主要面向政府的环保部门,细分为大气环保领域,通过空气质量的监测了解目前的空气质量情况,通过数据分析支撑空气质量预警预报、污染源排放管理、重污染天成因分析、污染管控评估等业务。
  • 需求背景:本次报告主要使用公开的中国空气质量数据,分析地区全年的空气质量改善情况,多用于政府发布的环境公报。
  • 数据来源:和鲸设区-中国空气质量数据集

2.2.分析思路
本次分析主题为江苏省2018年空气质量情况,分为了三个方向:
  • 全省总体情况:说明江苏省空气质量改善情况及国家考核的达标情况。
  • PM2.5污染状态:说明江苏各设区市PM2.5污染情况,及PM2.5污染多发生在秋冬季。
  • O3污染状况:说明江苏各设区市O3污染情况,及O3污染受光照的影响,多发生在夏季,高峰多出现在午后。




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2.3.数据整理
  • 进行数据处理和清洗,排除指标为空的数据,形成江苏13个城市的小时精度数据;
  • 根据环境空气质量评价技术规范(HJ 663—2013)计算13个城市的日评价数据和年评价数据;
  • 导入FineBI后,根据环境空气质量指数(AQI)技术规定(HJ 633—2012)计算13个城市的AQI、首要污染物和达标情况;

2.4.完成分析报告
  • 空气质量总体情况部分使用指标卡和仪表盘清晰给出关键考核指标,使用柱状图说明2017年和2018年均值的对比情况,首要污染物为了突出占比选用了饼图。
  • PM2.5污染状况部分使用条形图排序说明各城市污染严重程度,通过累计降幅对比说明各城市近几年污染改善情况,通过不同季节的折线图说明PM2.5污染在不同季节的区别。
  • 页面的布局参考了业务部门常用的分析报告格式,通过分析文字和图表辅助结合清晰的验证最后的结论。

2.5.总结
本次比赛过程加深了对业务的理解,也探索了通用BI工具和科研方向工具的区别。也希望通过本次比赛加强大家对于环保的关注,自2013年以来,全国的空气质量得到了很大的改善,最直观的感受就是到了冬天雾霾发生的情况少了,空气中出现异味的情况少了,但臭氧污染的问题依旧很突出。空气质量改善不单单是企业和政府的责任,也需要每个群众的关注和参与,希望你未来可以对着自己的孩子说:看,这是我给你打下的碧水蓝天!

3.最终成果

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21天打卡训练营.jpg

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