完成时间：2018年5月14日

纲要

通过使用SQL查询数据和排除空值，导出.csv文件，通过excel打开查看，利用excel的averge函数计算移动平均值并制作折线图，或者通过tableau的WINDOW_AVG函数计算移动平均值，并制作可视化图。本文使用了tableau工具实现数据可视化分析。

可视化时，我的关键和难点在于如何思考和提出问题，因此才可以分析问题，得出结论。

步骤

为获取：世界的温度数据和大连市的温度数据

提取数据的SQL：

SELECT t.year,

       t.country,

       t.city,

       t.avg_temp AS avg_city,

       a.avg_temp AS avg_global

FROM city_data t

INNER JOIN global_data a ON a.year = t.year

WHERE t.country='China'

  AND t.city = 'Dalian'

  AND t.avg_temp IS NOT NULL

导出为csv文件，命名：探索未来气候发展趋势.csv，通过excel打开查看数据：

可视化

工具：tableau

移动平均值，与前7年的移动均值线图：

观察与结论：

1、对于移动平均值，全球比大连市的温度更高还是更低？

相比大连市，全球的移动均值温度更低，而且这种差异基本保持一致。

2、对于移动平均值，大连市和全球的温度趋势走向是怎样的？

大连市和全球都有上升的趋势，而且全球温度移动平均值升高的趋势比大连市要高，说明温度全暖问题值得关注

3、对于二者的移动平均值差异，有没有波动较大的年份？

在1829年、1932年和1837年是温差波动较大，移动均值差异上，大连市比全球分别高6.39、2.58和4.52，而波动的整体均值为大连市比全球高1.82。

4、对于二者的移动平均值差值，随着时间的推移，整体趋势升高还是降低？

整体趋势是降低的，大连市和全球温度的移动平均值的差异在缩小