基于DataFlux func和观测云实现空气质量预测

解决方案概述
空气质量的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。随着人们生活水平的逐步提高，对于生活环境的标准也日益提高。近年来，利用传感器、物联网技术，实现空气污染指数采集，并进行空气污染指数预报的技术已经日趋成熟。
本文以2021年上海市空气质量数据集为例，介绍一种基于DataFlux func服务快速实现空气质量数据采集，数据分析，并进行预测的解决方案。可划分为以下几个部分：

1. 通过func爬取数据；
2. 得到数据放到观测云里；
3. 通过dql查数据，取到func里；
4. 通过func兼容的算法包进行分析-建模-预测-验证；
5. 通过观测云仪表盘进行可视化。

数据源说明
数据来源：http://tianqihoubao.com/
选取指标：date,level,AQI,AQI_rank,PM2.5,PM10,So2,No2,Co,O3
自变量：PM2.5,PM10,So2,No2,Co,O3
因变量：AQI
类别变量：level
（注：AQI，即空气质量指数（Air Quality Index），是定量描述空气质量状况的无量纲指数。）

可用库说明：
numpy==1.19.5；pandas==1.3.1；scipy==1.8.0；
adtk==0.6.2；statsmodels==0.13.2；scikit-learn==0.23.2

通过func爬取数据
数据采集主要通过func的API接口调用，将采集到的数据存储到观测云中，为下一步数据分析奠定基础。

面板数据概览:

将数据放到观测云里并使用DQL查询
例如：

通过func兼容算法包进行分析-建模-预测-验证

平稳性检验：
#from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss

平稳性意味着时间序列的统计特性，即均值、方差和协方差不会随时间变化。许多统计模型要求序列是平稳的，才能做出有效和精确的预测。
将使用两个统计测试来检查时间序列的平稳性——Augmented Dickey Fuller (“ADF”) 测试和 Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (“KPSS”) 测试。

ADF 检验给出以下结果 - 检验统计量、p 值和 1%、5% 和 10% 置信区间的临界值。基于 0.05 的显着性水平和 ADF 检验的 p 值，不能拒绝原假设。因此，该系列是非平稳的。
KPSS 检验给出以下结果 - 检验统计量、p 值和 1%、5% 和 10% 置信区间基于 0.05 的显着性水平和 KPSS 检验的 p 值，有证据表明拒绝原假设而支持替代假设。因此，根据 KPSS 测试，该系列是非平稳的。
查看各变量之间的相关系数：

根据相关系数表，PM2.5和PM10与AQI的线性相关性最大，相关系数超过了0.8，其次是CO和NO2。但是，PM2.5与NO2、CO的相关系数超过了0.7，CO与NO2的相关系数也超过了0.7，即各因素间存在多重共线性，不满足相互独立的条件，不能直接进行线性回归，对此不用对数据进行平滑处理，因此选用随机森林预测AQI。

训练集和验证集为2021年上海全年的空气质量数据，训练集90%，验证集10%；
测试集为2022年一月上海整个月的数据。

训练集和验证集的统计分析：

随机森林模型评估：
#from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
#from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
#from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
#from sklearn.metrics import confusion_matrix
#from sklearn.metrics import classification_report
#from sklearn.model_selection import train_test_split

通过模型评估表得，所构建的随机森林预测AQI模型，训练集和验证集上拟合优度R^2分别为0.9502、0.9405，模型效果不错，可以用该模型对AQI进行预测。
预测结果显示：黄色为预测值，绿色为真实值
通过观测云仪表盘进行可视化

小结：
DataFlux Func对于全流程pipeline应用十分便捷，是一个基于Python 的脚本开发、管理、执行平台。使用者只需编写具体业务处理函数脚本，即可自动生成标准 HTTP API 接口，供外部系统调用完成具体任务。
观测云包含了数据采集、展现、自定义等功能，由数据采集器 DataKit，Function 函数平台和观测云中心组成。Datakit是在主机或者容器平台的 Agent 代理，负责数据采集和上报；观测云中心，是个强大的可观测平台，可使用DQL 数据查询语言和自定义的仪表盘。