随着餐饮业的快速发展，油烟污染已成为城市环境的重要问题。油烟中含有大量有害物质，对空气质量和公众健康构成严重威胁。传统的油烟监测方法存在效率低、覆盖面小等局限性。

    采集到的数据可能存在缺失、异常等情况，需要进行预处理。首先检查数据完整性，删除缺失或异常数据；其次对数据进行修正，消除设备误差和环境干扰；还可对数据进行平滑处理，减少噪声和波动，确保数据质量，为准确分析提供保障。

 数据分析方法

 均值和标准差分析：计算各监测点数据的均值和标准差，了解油烟排放的平均水平和波动情况，判断排放是否稳定。

 相关性分析：分析油烟浓度与颗粒物浓度、非甲烷总烃浓度等因素之间的相关性，找出影响油烟排放的关键因素。

 趋势分析：通过分析数据随时间的变化趋势，掌握油烟排放的长期变化规律，预测未来排放情况。

 数据可视化呈现

    利用图表、曲线和地图等方式，直观展示数据的变化趋势和空间分布。通过电子地图，可标记所有餐饮公司的油烟监测点，点击图标可查看监测点的名称、实时数据、历史数据、报警记录等信息。若监测值异常，点图标会变色提示，方便管理人员快速了解情况。

    油烟在线监测系统实现了从数据采集到污染溯源的全流程管理，为油烟污染治理提供了有效工具。系统的创新性在于将物联网技术与先进数据分析方法结合，建立了科学的污染溯源模型。未来研究可进一步优化算法，扩大监测范围，并与城市智慧环保平台深度整合，提升系统的智能化水平和服务能力。