这段资料包含了从2000年至2018年间未经处理的全面气象数据，为研究气候变化与天气模式提供了宝贵的信息资源。
本段落将详细解析标题“00年到18年的气象数据但未经处理”以及相关描述中的IT知识要点，主要围绕气象数据分析与GIS（地理信息系统）的应用展开。
首先，该标题表明这是一份包含2000年至2018年间收集的大量原始气象观测记录的数据集。这些数据通常包括气温、湿度、风速和降水量等参数，并对多个领域如气象学研究、环境分析、农业规划及灾害预警具有重要价值。
未经处理的数据通常是直接从仪器或传感器获取，且未经过任何整理或转换。这种形式的数据可能以CSV（逗号分隔值）、TXT（文本段落件）或NETCDF（科学数据格式）等常见存储方式保存下来。为了有效利用这些原始记录，通常需要借助特定的软件工具或者编程语言进行读取和分析。
描述中提到若需已处理过的气象数据，则可以在其他资源处获取，不过这可能是付费内容。对于Excel和SHP文件这两种常见的处理后的数据格式进行了特别说明：前者适用于小规模的数据管理和初步可视化；后者是ESRI公司的GIS软件ArcGIS的标准空间数据格式之一，用于存储地理位置信息及其属性。
文中还提到Python代码的应用场景，表明该气象数据分析工作可能涉及编程技术。作为广泛应用于大数据领域的语言，Python提供了诸如Pandas和NumPy等强大的库支持高效的数据处理任务，并且还有Geopandas与Shapely专门针对GIS操作的需求而设计的库。利用这些工具可以轻松地清洗、转换及分析原始数据并生成可视化结果。
在ArcGIS中，用户能够加载气象数据执行一系列空间分析工作如计算气温变化趋势、识别极端天气事件以及建立气候模型等任务。此外，该软件还支持与其他技术结合使用以实现自动化处理流程的构建——例如通过Python脚本进行的数据预处理或后处理操作。
考虑到实际应用需求，可能需要对各个年度组织好的文件集合执行合并、校正时间戳及单位标准化等一系列步骤以便于后续统计分析工作的开展。因此总结起来这个资源包涵盖了以下IT知识点：
1. 气象数据的采集与存储格式；
2. 使用Excel进行简单的管理和初步数据分析；
3. ArcGIS在地理空间数据分析中的作用和应用范围；
4. Python编程语言及其在气象数据处理及GIS技术结合使用时的重要性；
5. 数据处理流程，包括清洗、转换以及分析三个环节的具体操作方法；
6. 对SHP文件等常见空间数据格式的理解与运用。
掌握上述知识有助于更有效地管理和解析这类原始的气象记录，并为进一步科研活动、政策制定或是商业决策提供有力支持。
5星
