تحليل احصائي لعدد من ملفات اكسل باستخدام برنامج spss و Tableau

لدي عدد 19 محطة مناخية في 19 ملف اكسل

مرفق عينة من هذه الملفات

, كل محطة مناخية لديها هذه الملوثات NO2, PM10, and PM2.5 , و قيمها في كل ساعة منقسمة الى ليل و نهار و كل محطة لها داتا لهذه السنوات من (2015 و 2016 و 2017 و 2018 و 2019 و 2020 و 2021 و 2022) و لقد قمت بالاتي :

قسمت الساعات لكل يوم الى ليل من الساعه 11pm حتى الساعة 12pm و النهار من الساعه 11am حتى الساعة 12am .

جئت بالمتوسط لكل يوم ليلا و لكل يوم نهارا و ثم المتوسط لهذه الشهور لكلا من الليل و النهار ثم المتوسط لكل سنة ليلا و نهارا

المطلوب عمل الاتي باستخدام برنامج spss :

1.Temporal Analysis: Understand the trends over time.

• For each station, plot time series graphs for NO2, PM10, and PM2.5 to understand trends over time.

• Check for seasonality or any discernible patterns in the data. Analyze seasonality patterns if any. For instance, are there specific months when pollution levels peak?

2.Station Analysis: Understand variations between stations.

•Compare the average levels of NO2, PM10, and PM2.5 between different stations.

•Identify stations with the highest and lowest pollution levels. Compare the average levels of pollutants across different stations to identify areas of high pollution.

3.Correlation Analysis: Understand inter-relations between pollutants.

•Check if there's a correlation between the levels of NO2, PM10, and PM2.5. Does an increase in one pollutant coincide with an increase in another?

4.Modeling and Forecasting:

•Utilize the data to feed into your stochastic models for forecasting. Using the fitted model, predict future values of pollutants for each station.

•Compare the predictions to the actual values (for the years you have data for) to gauge the model's accuracy. Validate the forecasted results with actual data for the years available. For instance, use data from 2015-2019 to predict 2020 and compare with actual 2020 values.

5.Visualization: Display your results in an easily digestible format.

•Generate heat maps showing high pollution zones.

•Plot line graphs to show temporal trends.

•Utilize bar charts to compare between stations.

6 . عمل Time series Analysis و forcasting و Arima model للمحطات عبر السنوات و لكل ملوث عبر السنوات و عبر المحطات . و عملها ايضا بثبيت كل شهر في كل السنوات لكل ملوث

7. jتقرير word به تحليل النتائج الاحصائية و شرحها و الجداول و الرسوم البيانية .

8. الرسوم البيانية لكل ما سبق ياستخدام برنامج tableau