Začnite z izbiro vrste vremena , ki ga boste analizirali . Nekateri ljudje se odločijo za analizo dolžina dneva , temperatura, vlažnost in padavinske statistike. Drugi analitiki so bolj zainteresirani za hitrost in gibanje vetrovi in tornadi , ali vzorci orkanov .
2
Pojdi na uglednih vira informacije o vremenu za zbiranje podatkov , ali zbira svoje. Zbrati svoje podatke , ki jih potrebujete termometer in merilnik dežja zunaj svojega okna. Vsak dan ob isti uri , zabeležite temperaturo oblakov ter količino dežja. Ali to za 30 dni ustvariti delujočo podatkovno bazo .
3
Obstaja veliko spletnih baz podatkov za ekstenzivno meteoroloških informacij . V teh podatkovnih bazah se boste lahko našli vremenskih podatkov iz preteklih dneh, tednih , mesecih ali letih . Nekateri pogosti viri so CNN Vreme ,Vremenska Channel , Intellicast in AccuWeather . Če ste zainteresirani za zgodovinsko analizo vremenu,mestu, kot starega Vreme jedober začetek.
4
Recordpodatki, ki jih boste potrebovali za nadaljnjo analizo. Nekaj koristnih in skupnih podatkov, so časi vzhodov in zahodov , vlažnosti branja , poročila temperatura, padavine in neurja evidenc .
Organiziraj Vizualizirajte in interpretacijapodatkov
5
Ko imate podnebne podatke , ki jih potrebuje , da bi organizirali v vizualno dostopni obliki . Na splošnodober začetek je ustvariti tabele podatkov z označenimi stolpci po vrhu za vremenske podatke in označenih vrstic navzdol strani za datume in čase so bili podatki zbrani. To vam bo pomagalo odkriti spremembe skozi čas .
6
Začni zgolj z ustvarjanjem grafični prikaz ene od vremenskih spremenljivk . Na primer , začrtati bar graf dnevnih temperaturnih nihanj navzgor ali navzdol za teden ali mesec , ki jo analiziramo .
7
Zdaj izberite skupino podatkov ter jih grafikon hkrati . Na primer , pripraviti razpršeni parcelo , ki primerja količino dnevnih padavin s pogoji oblakov na določen dan . Po izdelavi grafov za več dejavnikov podatkov , bo mogoče začeti izdelavo smiselne primerjave med njimi . Ko ste bili vloženi in upodobljenih toliko pomembne podatke , kot je mogoče , da lahko analizira podatke za identifikacijo vremenske vzorce in da napovedi .