6、数据科学：从天气数据采集到分析

数据科学：从天气数据采集到分析

1. 数据科学实验的推进

在数据科学实验中，为了更深入地了解温度和压力之间的关系，我们需要收集更多的数据并运用更复杂的分析技术。在得出结论时要谨慎，因为确凿的事实在数据科学中是非常珍贵且难得的。

之前我们通过少量数据初步探究了温度、湿度和压力对天气感知的影响，并且构建了工具和可视化图表来辅助分析。现在，我们要进一步研究温度和压力之间的相关性，为此需要收集大量的数据。

2. 实验设计

本次实验旨在研究温度和压力之间的相关性，我们将在24小时内记录这两项数据，然后分析数据并量化相关性的强度。与之前的实验相比，有两个关键区别：
- 收集更多的数据。
- 使用软件进行数据分析。

实验分为两个阶段，首先构建并使用 micro:bit 气象站收集大量数据，之后对这些数据进行分析。具体的数据收集步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| — | — |
| 1 | 找到适合放置数据收集仪器的位置，确保仪器电池电量充足。 |
| 2 | 将仪器放置在选定位置并开启电源，仪器开始记录数据。 |
| 3 | 24小时后取回仪器。 |
| 4 | 从 micro:bit 中提取数据并加载到计算机上。 |
| 5 | 使用计算机上的软件进行分析。 |

3. 使用 micro:bit 作为文件存储设备

为了避免人工长时间记录数据的局限性，我们将使用 MicroPython 的文件系统，在数据收集过程中将数据保存到文件中，之后再访问该文件。这样可以更高效地进行数据收集，只需开启仪器，让其自动记录数据