基于省份与柜机节点的空气湿度监测统计数据集

计算公式： 平均湿度 = 累计湿度总和 ÷ 累计采样次数 最低湿度 = 统计周期内所有湿度样本的最小值 最高湿度 = 统计周期内所有湿度样本的最大值 众数湿度 = 统计周期内出现次数最多的湿度值（若多个并列则取首个） 数据清洗与预处理： 剔除传感器故障导致的异常值（如湿度超出0%–100%物理范围、或相邻两次采样值突变幅度超过预设阈值），缺失值采用相邻时间点的线性插值法进行填充，保证数据序列的连续性。 聚合方式： 按“省份 + 柜机ID”维度分组，以小时、日、月为时间粒度分别计算上述四项统计指标，形成多层级的时序分析视图，便于从宏观（省域）到微观（单柜机）逐层下钻。 脱敏说明： 本数据集仅包含设备编号、地理位置（省份级别）及环境湿度数值，不涉及任何个人身份信息、交易信息或商业机密，无需额外匿名化处理，可直接用于数据知识产权登记。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由贵州通济智医科技有限公司基于自行产生的全国省份自动售货柜机空气湿度数据构建，涵盖平均、最低、最高及众数湿度等统计指标，并经过异常值剔除与线性插值填充。数据按省份和柜机ID以小时、日、月粒度聚合，服务于商品储存环境评估、区域性运维策略制定、硬件选型及市场拓展等场景，且已脱敏处理，不涉及个人隐私。