本课题采集了苏州地区一段时间的AQI及相关温度、湿度影响因素，通过横向比较、统计分析、数据挖掘、舆情调查、系统实现五个方面对苏州地区的空气质量进行了全方位的研究。通过苏州地区与江苏其他城市进行比较，利用平均AQI、优良率等指标得出苏州地区空气质量在江苏地区的排名情况。利用相关分析、均值检验等多种统计方法分析出不同因素对苏州AQI的影响。利用决策树、神经网络、贝叶斯网络等预测模型挖掘对空气质量等级进行预测，分析最理想的模型。利用Excel VBA程序开发苏州地区空气质量分析系统。通过分析得出影响AQI的因素中，温度最重要，通过预测模型，预测的准确性可以达到75%。经过本课题多方面的研究，能够更好地了解苏州地区空气地特点，并提供相关的改善措施。
目 录
一、引言 1
（一）选题背景 1
（二）课题提出 1
（三）AQI简介和等级划分 1
二、江苏地区AQI统计分析 2
（一）各城市的AQI情况分析 2
1.平均AQI统计分析 2
2.空气质量优良率统计分析 2
（二）按区域划分比较AQI 数值 3
（三）按GDP划分比较AQI数值 3
（四）首要污染物统计分析 4
三、苏州各监测点AQI统计分析 4
四、SPSS数据分析 5
（一）相关分析 5
（二）假设检验 ：天气类型对于AQI的影响 6
1.正态性检验 6
2.独立样本检验 7
（三）假设检验：周末与非周末对于AQI的影响 7
1.正态性检验 7
2.独立样本检验 7
（四）方差分析 8
1.1方差齐性检验结果：首要污染物 8
1.2 单因素方差分析结果 8
2.1方差齐性检验结果：风向 9
2.2 单因素方差分析结果 9
3.1方差齐性检验结果：风力 11
3.2 单因素方差分析结果 12
（五）多元回归模型 13
1.研究分析因变量与各个自变量的相关关系 13
2.回归方程的拟合度 14
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3.计算回归方程的参数 14
（六）总结相关分析、假设检验、方差分析和回归模型 14
1.相关分析 14
2.假设检验 14
3.方差分析 14
4.回归模型 15
五、SPSS数据挖掘 15
（一）自动划分等级 15
（二）交叉表分析 16
（三）SPSS Modeler数据挖掘 17
1.特征选择 17
2.自动分类器 20
（四）总结自动划分等级、交叉表分析、SPSS Modeler模型 23
1.自动划分等级 23
2.交叉表分析 23
3. SPSS Modeler模型 23
六、空气质量民意调查 24
（一）参加调查人数的性别比例 24
（二）调查目前空气质量如何 24
（三）调查人数中知道PM2.5的人数 25
（四）出行对于PM2.5的重视度 25
（五）调查人中认为空气污染物的来源 26
（六）是否加大空气质量的防御力度 26
（七）是否给生活带来影响 27
（八）通过什么方式检测空气质量 28
（九）出行选择的交通工具 28
（十）参与环保活动，减少大气污染 29
（十一）大气环境污染及其控制的教育宣传是否足够 29
七、利用Excel VBA开发苏州地区空气质量分析系统 30
（一）准备工作 30
（二）创建主界面 30
（三）创建数据录入模块 31
（四）创建数据统计模块 32
（五）创建数据预测模块 34
（六）建立各个窗体之间的链接 35
八、总结 36
致谢 37
参考文献 38
附 录 39
附录1：空气质量调查问卷 39
附录2：VBA程序代码 41
This paper collected factors in Suzhou area for a period of time AQI and the influence of temperature and moisture, by comparison, statistical analysis, data mining, public opinion survey system, the five aspects of the full range of research on the air quality in Suzhou area. Based on the comparison between Suzhou and other cities in Jiangsu, the average air quality in Jiangsu area was calculated by using the average AQI and the excellent rate of Suzhou. The influence of different factors on AQI in Suzhou was analyzed by means of correlation analysis and mean test. The decision tree, neural network and Bayesian network are used to predict the air quality, and the best model is analyzed. Using Excel VBA program to develop air quality analysis system in Suzhou. Through the analysis of the factors that affect the AQI, temperature is the most important, through the prediction model, the prediction accuracy can reach 75%. After a lot of research in this subject, we can better understand the characteristics of air in Suzhou area, and provide relevant improvement measures.
Key Words: AQI; factor; statistical analysis; data mining一、引言

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