面对世界各国城市空气质量数据中的PM2.5浓度在2017-2023年间存在数据缺失的情况，仍然可以开展一系列有价值的研究。以下是四个可能的研究方向：空气质量变化趋势分析：即使存在数据缺失，仍可以基于已有的数据点，分析空气质量（特别是PM2.5浓度）的总体变化趋势。通过时间序列分析、插值等方法，可以估算缺失值，并进一步研究PM2.5浓度的长期和短期变化。这种分析有助于了解空气质量的改善或恶化情况，并可能揭示背后的原因，如政策实施、工业发展或气候变化等。空间分布与影响因素研究：在数据允许的情况下，可以对比和分析不同国家、城市或地区的PM2.5浓度空间分布特征。同时，结合其他可用数据（如地形、气象条件、人口分布、经济发展等），可以探究影响PM2.5浓度的各种因素。这种研究有助于识别空气污染严重的地区，并理解造成污染的主要驱动因素。空气质量与健康影响研究：尽管PM2.5浓度数据存在缺失，但可以结合已有的健康数据和其他相关指标，研究空气质量与健康状况之间的关联。这种研究可以通过统计模型、回归分析等方法进行，以评估PM2.5暴露对呼吸系统疾病、心血管疾病等健康问题的影响。这对于制定健康保护政策和公共卫生干预措施具有重要意义。数据缺失对空气质量评估的影响研究：数据缺失本身也是一个值得研究的问题。可以通过模拟实验或统计分析，探究数据缺失对空气质量评估结果的影响。这种研究有助于了解数据缺失的潜在后果，以及如何在存在数据缺失的情况下进行更准确的空气质量评估。同时，也可以探索更有效的数据插补和预测方法，以弥补数据缺失带来的不足。综上所述，尽管存在数据缺失，但仍可以利用现有的世界各国城市空气质量数据开展一系列有价值的研究。这些研究不仅有助于了解空气质量的现状和变化趋势，还能为政策制定和公共卫生干预提供科学依据。
数据名称：世界各国城市空气质量数据空气污染指标PM2.5浓度17-23年数据有缺失

数据来源：IQAir官网
数据范围：世界各国城市数据
数据指标：年平均PM2.5浓度