从2000年到2018年的气象数据，但未经过处理。

简介：
本文将深入剖析标题“00年到18年气象数据，但是未进行处理”及其相关描述所蕴含的IT知识核心，主要聚焦于气象数据分析以及地理信息系统（GIS）的应用。该标题明确指出，这是一份包含2000年至2018年间收集的气象数据的资料集。气象数据通常涵盖温度、湿度、风速、降水量等多种关键参数，这些数据在气象学研究、环境评估、农业规划和灾害预警等诸多领域都具有不可替代的价值。未经处理的数据往往是原始的、尚未整理的观测记录，通常以CSV、TXT或NETCDF等格式存储，需要借助专业软件或编程语言进行读取和进一步分析。描述中表明，若需要已经经过处理的数据（例如Excel和SHP文件），可于博主的其他资源中查阅，但这些资源可能存在付费限制。Excel作为一种广泛应用于数据管理和分析的工具，尤其适用于小规模数据的管理与可视化呈现；而SHP文件则是由ESRI公司开发的GIS软件ArcGIS所使用的空间数据格式，用于存储地理位置信息及相关的属性特征，非常适合用于展示地理分布以及空间间的关联性。此外，提及Python处理代码暗示了数据处理过程可能涉及编程技术应用。Python作为一种在数据分析领域应用广泛的编程语言，拥有强大的数据处理库如Pandas和NumPy，以及专门用于GIS操作的库如Geopandas和Shapely。通过运用这些工具，可以便捷地对气象数据进行清洗、转换、分析并生成直观的可视化结果。在ArcGIS中，用户可以加载这些气象数据并进行空间分析操作，例如计算温度变化趋势、识别极端天气事件以及建立气候模型等。同时ArcGIS还支持数据的导入导出功能，与Python相结合能够实现数据预处理和后处理流程的自动化执行。尽管压缩包子文件的具体文件名列表并未明确给出细节信息，但可以合理推测这是一系列按照年份组织的的气象数据集，每个文件可能代表一年的观测结果。在实际应用场景中，可能需要对这些文件进行合并操作、校正时间戳并标准化单位等步骤以利于后续统计分析工作的开展。总而言之，该资源包涉及的关键IT知识点包括：1. 气象数据的采集方式及存储格式规范；2. 利用Excel进行有效的数据管理与初步分析；3. ArcGIS在地理空间数据分析中的实用性应用；4. Python编程语言及其在数据处理与GIS分析中的重要作用；5. 数据处理流程的设计与实施（包括清洗、转换和深度分析）；6. 空间数据格式（如SHP文件）的理解与熟练运用。掌握上述知识能够帮助我们高效地管理和分析这类气象数据集，从而为科学研究、政策制定或业务决策提供可靠的支持性依据。