济南市空气质量分析和预测python

济南市空气质量分析和预测需要的数据可以从国家环境监测总站获取，具体的获取方式可以参考其官网。在获取数据之后，您可以使用Python中的数据分析库（如Pandas、Numpy等）来进行数据处理和分析。同时，您也可以使用Python中的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow等）来进行空气质量预测。

以下是一个简单的使用Python进行空气质量分析和预测的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality.csv')

# 数据预处理
# ...

# 特征工程
# ...

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
print('RMSE:', rmse)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际需要根据具体的数据和业务场景进行调整和优化。同时，也需要注意数据处理和特征工程的重要性，这是保证模型质量的关键。