室內環境監測系統研究通過分析海量室內空氣環境質量的歷史數據，探究室內空氣環境質量狀況及變化趨勢對未來一段時間內的室內空氣環境質量的影響，這是大數據技術的天生“能力”，也是環境監測系統的研究思路，不必布置更多的監測點就可以對未來一段時間實施室內環境監測。

室內環境監測系統是基于貝葉斯分類實現的，它首先對獲取的大量空氣環境質量及其變化樣本進行訓練，得到各種空氣環境質量狀況下，下一時間段（通常為1天）空氣環境質量好和空氣環境質量差的先驗概率和條件概率；然后利用貝葉斯分類進行決策。這樣就可以得到根據歷史環境監測數據預測的未來一段時間的空氣環境質量。這里需要注意的是，要預測某地的室內空氣環境質量狀況，一定選擇該地區的歷史數據。鑒于室內環境監測系統需要分析的空氣環境質量數據量比較大，引入Hadoop分布式數據處理框架，即先把海量空氣環境質量數據上傳的HDFS文件系統中，然后利用MapReduce框架對數據快速分析并匯總決策結果。