收集空气质量数据和空气净化器运行数据，对数据进行清洗、归一化、分割操作的具体软件编程流程和代码

由于空气质量数据和空气净化器运行数据来源和格式不同，因此需要分别进行数据清洗、归一化和分割操作。以下是基于Python编程语言的具体流程和代码示例：

1. 收集空气质量数据和空气净化器运行数据

在此不展开，假定我们已经获得了两份数据集。

2. 数据清洗

数据清洗是指删除或修复数据集中的异常值、缺失值、重复值等问题，使数据更加可靠。在此我们假定数据集已经整洁，不需要进行清洗。

3. 数据归一化

数据归一化是指将不同数据范围的值映射到相同的范围内，以便更好地进行比较和分析。在此我们使用MinMaxScaler方法对数据进行归一化。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读入空气质量数据
aqi_data = pd.read_csv('aqi_data.csv')

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
aqi_data['aqi'] = scaler.fit_transform(aqi_data['aqi'].values.reshape(-1, 1))

# 读入空气净化器运行数据
purifier_data = pd.read_csv('purifier_data.csv')

# 归一化
purifier_data['pm25'] = scaler.fit_transform(purifier_data['pm25'].values.reshape(-1, 1))
purifier_data['humidity'] = scaler.fit_transform(purifier_data['humidity'].values.reshape(-1, 1))
purifier_data['temperature'] = scaler.fit_transform(purifier_data['temperature'].values.reshape(-1, 1))

4. 数据分割

数据分割是指将数据集分成训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。在此我们使用train_test_split方法对数据进行分割。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 空气质量数据分割
X_aqi = aqi_data.drop(['aqi'], axis=1)
y_aqi = aqi_data['aqi']
X_aqi_train, X_aqi_test, y_aqi_train, y_aqi_test = train_test_split(X_aqi, y_aqi, test_size=0.2, random_state=42)

# 空气净化器运行数据分割
X_purifier = purifier_data.drop(['pm25'], axis=1)
y_purifier = purifier_data['pm25']
X_purifier_train, X_purifier_test, y_purifier_train, y_purifier_test = train_test_split(X_purifier, y_purifier, test_size=0.2, random_state=42)

以上为收集空气质量数据和空气净化器运行数据的具体软件编程流程和代码示例，供参考。