数据分析完整过程演示——气温数据分析
原创 2015-11-19  ccccfys spss统计分析
在11月17日，仍然需要穿上背心才能避免出汗，这就是广州。北方的朋友可能很难想象这是啥感觉！但今天就是如此，虽然广州一直以来都很热，可是今年似乎比去年，前年都更热。这是我的感觉，那么感觉对不对呢？我们点数据来验证一下吧！（我将带领大家通过这个简单的例子走一遍数据分析的流程）
一、确定调查方向
数据，我们需要什么样的数据呢？我们想要比较今年是不是比往年热，那么怎么比呢？个人觉得今年和去年同一天进行比较比较容易理解，因为我在感觉今年比去年热的时候，也是比较的去年同期。所以这个比较方法我觉得靠谱所以应该到今年，去年，前年这三年的每日气温数据。确定好要的数据是什么，再去寻，就比较容易了，起码我知道该在搜索引擎中搜索哪些关键字了。
二、收集数据
查数据，如果不是有人给你指路，或者你有丰富的数据搜索经验，这将是一个非常繁杂的过程，网上有些数据是比较规范的，但是也有很多数据是不规
范的，而且来源很多。到了你想要的数据，这并不意味着你可以很容易地将它下载到本地，如果有编写爬虫的经验，那么这将会容易一些，但是我想大多数人和我一样，不会爬虫。（我正在合适的材料学习爬虫，因为我觉得这项技能很重要）这样的话就需要大量重复的操作才能获取到足够的我们需要的数据。你要不停地复制粘贴，切换浏览器与Excel的界面。对于我们要的天气数据，如果你能到整年数据在一个表中的数据源，那么恭喜你，只用复制粘贴3次，我到的数据源是按月给出的，所以要复制粘贴（3×11=33）次。因为还没有今年12月的数据，所以前两年对应月份也不要了。
基于已经拥有的经验，经过一小段时间的查，到了我想要的数据源“2345天气预报”，百度可以搜到这个网站。到你想了解的城市的历史数据开始复制粘贴。
三、整理清洗数据
复制粘贴得到的数据格式还不完全符合我们的需要，因此我们需要进行数据的清洗和整理。
比如要将日期和星期分离，当然也可以不分离，但是那样不规范。要将单位去掉，以便能够在坐标轴上以数值显示，否则被识别为字符串。对这个例子来说我们要做的有：
1）通过Excel的分列功能，拆分日期和星期。
countif函数计算百分比用快捷键Ctrl+H调出替换菜单，将℃这个符号替换为空白。
经过上述步骤，处理后的数据就能够进行分析了，整理好的数据结构如下图：
四、分析数据
做好数据整理以后，就要开始进行分析了。我们打算做三个方面的分析；1）通过折线图直接比较三年每日气温；
2）计算今年气温高于往年同日的天数及所占比率；
3）计算每年温度的和，并比较这三年数据；
我们一个一个来分析。
通过折线图直接比较三年每日气温，由于做出这种效果过程复杂，没有写出具体的步骤，以后会做成视频分享出来。我们来看效果图：
可以看到，今年后半年红的线大多数情况下都高于蓝和天蓝的线，而红表示2015年。这里反映了至少2015年下半年，是要比过去两年的下半年更

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