摘要：本文首先对目前我国的环境空气质量现状进行阐述，然后分析环境空气检测数据分析和处理方法，旨在为促进我国环境保护和空气检测效果的提高提供参考和借鉴。
关键词：环境空气；检测技术；数据分析；研究应用
1 目前我国环境空气质量现状
随着我国经济的快速发展，城市施工建设也在不断完善和进步。城市建设与环境保护问题紧密相连，如果对于环保问题不够重视，不仅会对城市建设的有序开展产生阻碍影响，还会为城市带来巨大的污染问题，不利于城市长期建设和生态平衡。目前我国的空气污染问题主要体现在施工建设扬尘方面，加上城市建设中多种施工设备的应用过程中会排放一些废渣、废气。这些废弃物在空气中进行快速传播，并且分散范围较广，进而对周围的空气环境造成污染。同时，如果城市建设中使用大量油漆涂料，这些油漆涂料内的有毒物质会通过空气进行隐性传播。如果人们长期吸收空气内的有毒气体，会对居民的生命安全造成巨大威胁。这些污染物都会对空气造成污染，不利于环境保护。
同时，在城市建设建设中，车辆运行、风吹侵蚀、人为搬运等行为都会对城市建设和生态环境造成污染，会大大降低空气的清洁程度，严重时会与周围居民产生纠纷，不利于我国可持续发展理念的良好实现。
2 环境空气检测数据分析和处理方法
2.1大数据分析技术
大数据技术可以分为“数据”和“分析”，“数据”是指互联网服务器上的各种行业、空气检测和个人的信息数据资源。“分析”是指计算机系统根据用户需求进行的庞大的数据收集、挖掘、分析、计算和整理过程。应用大数据技术能够为空气检测提供庞大且专业的数据分析和数据计算支持，提高数据采集的高效性。随着移动通信网络技术的发展，大数据技术在环境空气检测过程中发挥越来越明显的作用。大数据技术为环境空气检测进行快捷且高效的数据挖掘，并且根据不同需求进行不同方式的结果展示，逐渐形成每个检测环节独特的“大数据画像”。
在环境空气数据分析过程中应用大数据技术是十分有必要的。大数据技术在应用过程中不仅能够提高工作效率，而且节省人力、物力、财力，为检测单位带来更高的经济效益。同时，大数据技术对空气检测进行相关产品的设计和质量产生重要影响，为产品设计提供专业化的数据分析和决策支持。通过大数据技术，空气检测工作人员能够对检测过程中出现的问题进行全面的监控和管理，在第一时间内进行问题解决。
2.2大数据挖掘技术对于空气检测中异常数据的处理
数据挖掘技术的基础是基于数据收集、数据挑选、数据保存的现代化科学技术，是大数据技术中的一种，其应用过程需要与现代信息技术进行融合。数据挖掘技术与过去的数据技术相比，更加高速、智能和简便，实现环境空气检测下将“数据化理解”最终转化为“商业化理解”。数据挖掘技术能有效提高环境空气检测中异常数据处理工作的效率，并提高处理结果的准确性，减少失误的出现。对于现代化检测单位来说，数据挖掘技术能帮助企业进行全面的异常数据处理水平和分析水平的提高，为其进行异常数据检测的决策和计划提供有效参考。一般的环境空气检测在应用数据挖掘技术过程中，先针对要解决的异常问题进行大量、真实的数据资料准备，然后通过大数据技术对数据进行数字建模，更好的进行数据理解。最后将需要处理的异常问题与建模结果相对比，得出决策建议和评价，从而得到处理异常数据的答案。因为大数据挖掘技术不受时间、空间等条件限制，且具有完整科学的数学理论和计算机技术作为基础，所以能保障环境空气检测的效率和正确性。为了保障数大数据挖掘技术能应用到实际工作当中，在进行数据挖掘技术的应用之前，工作人员可以将异常数据进行二次处理，提高应该结果的针对性和可行性。随着5G技术的发展，数据挖掘技术的应用流程更为复杂和全面。
2.3应用现代化设备对环境空气数据检测过程进行管理
针对环境空气检测过程的控制，可以利用现代化监测设备提高检测过程的精确度，比如云监测设备、视觉扫描和检测技术等。这些先进管理技术的应用能够有效的提高环境空气检测过程的准确性和效率性，极大的减少企业的经济浪费情况，解放人力。如下图1所示，为现代化空气云监测设备。该技术取代了传统的人力监测观察，将专业的气体检测技术、LED大屏幕显示及信息通信技术相结合，实现环境空气的自动实时监测和发布。该系统可监测记录温度、湿度、光照、风向、风速以及空气中的一氧化碳、二氧化碳、硫化氢、氧气、可吸入颗粒物Pm2.5等，将最终结果通过大屏幕进行展示，然后与后台庞大且全面的管理知识进行融合对比，最终提供更加专业的管理建议，充分保障了环境空气检测结果的权威性。
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图1.现代化空气云监测设备
3 结束语
综上所述，随着我国社会水平和科学技术的不断发展，人们对于现代环境和空气质量提出了更高的要求。为了有效的对空气进行检测，检测单位需要加大对于检测过程中的规范化管理程度，积极发现其中存在的问题，不断提高检测结果的准确性。
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