隨著餐飲業的快速發展，油煙污染已成為城市環境的重要問題。油煙中含有大量有害物質，對空氣質量和公眾健康構成嚴重威脅。傳統的油煙監測方法存在效率低、覆蓋面小等局限性。

    采集到的數據可能存在缺失、異常等情況，需要進行預處理。首先檢查數據完整性，刪除缺失或異常數據；其次對數據進行修正，消除設備誤差和環境干擾；還可對數據進行平滑處理，減少噪聲和波動，確保數據質量，為準確分析提供保障。

 數據分析方法

 均值和標準差分析：計算各監測點數據的均值和標準差，了解油煙排放的平均水平和波動情況，判斷排放是否穩定。

 相關性分析：分析油煙濃度與顆粒物濃度、非甲烷總烴濃度等因素之間的相關性，找出影響油煙排放的關鍵因素。

 趨勢分析：通過分析數據隨時間的變化趨勢，掌握油煙排放的長期變化規律，預測未來排放情況。

 數據可視化呈現

    利用圖表、曲線和地圖等方式，直觀展示數據的變化趨勢和空間分布。通過電子地圖，可標記所有餐飲公司的油煙監測點，點擊圖標可查看監測點的名稱、實時數據、歷史數據、報警記錄等信息。若監測值異常，點圖標會變色提示，方便管理人員快速了解情況。

    油煙在線監測系統實現了從數據采集到污染溯源的全流程管理，為油煙污染治理提供了有效工具。系統的創新性在于將物聯網技術與xianjin數據分析方法結合，建立了科學的污染溯源模型。未來研究可進一步優化算法，擴大監測范圍，并與城市智慧環保平臺深度整合，提升系統的智能化水平和服務能力。