研究背景
1气象数据的特点
作为大数据的重要组成部分，气象数据本身就有大数据的一些特点，主要包括以下两个方面:1）数据量大;2）具有一定的商业价值。气象数据的采集形式多样，数据重复性较高，担起与旅游业、农业以及交通业等密切相关，尤其是农业领域，农民开展的施肥、打农药等均会受到天气的影响，因此不难看出天气预报在各个领域的重要商业价值，提升天气预报精度尤为重要。
2大数据背景下气象数据的发展趋势
现阶段的气象数据已经颇具大数据特点，但也只是停留在表面层次的数据量的不断增加，还未形成真正意义上的大数据。而实际基于大数据的气象分析主要侧重于非气象类数据的分析，但由于气象数据存在一定关联的有价值的数据。气象数据不单单只是简单的气象数据，同时也包括其他方面的内容。例如信号网络情况、手机以及家电设备的使用、某些商品的销售以及航班信息等。自动、客观、数据量大、数据质量低、时效性高是当前气象大数据普遍特征2]。例如美国气象局就曾经在两干多辆大巴上安装气象传感器，对大巴沿途的气象数据进行收集，实际每天可以收集到十万多条信息，汇成气象数据库，从而更为科学地对天气情况进行预报。
3气象数据其价值
经过多年的积累，旗下那个行业已经积累了巨额的气象数据。然而对于过去数据的分析仍然处于起步阶段。数据必然有其价值所在，历年的同时期数据可以为未来的气象状况预测做出巨大的贡献，基于老旧数据预测对于各行各业的生产调配都有重要的指导意义。
文献搜索方法
第一步，搜索气象数据分析，了解相关研究背景，从而理解该研究的现实意义与价值。
第二步，进行地毯式搜索，利用同义词和近义词，注意搜索词不能过于广泛，也不能过于精确，然后在万方数据或知网等文献网站寻找气象数据分析相关文献，例如一开始我这只搜索“气象数据分析”等字样，分别是主题和篇名中搜索，发现大多搜到的依旧是有关某地气象情况的新闻和相关杂志的文章探讨。
第三步，换了关键词，搜索气象数据，出现了一系列类似于《基于K-means聚类方法的航空公司客户价值分析》[[1]]的文章，这些文章本质和本研究的选座意愿识别仍有差距，只是所用数据略有相似，仅供参考用。
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