直接回答
将月份写成 2023-01 这样的 ISO 格式，并在导入前按时间排序。月度天气图应从一月走到十二月。按英文月份名称排序会制造错误的时间顺序。本例使用雅加达附近 ERA5 网格的月均温。
准备观测表
先按自然月分组，对有效日均温求算术平均。每月保留一行，同时保留有效天数；month 对应 X，temperature_c 对应 Y。准备好的 CSV 已完成这些汇总，Datamon 无需自动识别英文月份。
公开数据与可复现示例
下载文件是已整理的静态提取，不是实时数据连接。下方链接包括原查询、观测期及再使用政策。更新时应保留原始副本，因为源数据修订可能改变结果。
天气数据由 Open-Meteo.com 提供，采用 ERA5 再分析，按 CC BY 4.0 署名。这是按当地日期整理的网格估算，不是气象站实测或预报。商业自动获取前应检查 API 条款。
快照获取日期: 2026-10-26. 整理后行数: 12.
| month | temperature_c | valid_days |
|---|---|---|
| 2023-01 | 26.8903 | 31 |
| 2023-02 | 26.35 | 28 |
| 2023-03 | 26.8258 | 31 |
| 2023-04 | 27.7633 | 30 |
| 2023-05 | 28.1 | 31 |
在 Datamon 中制作
创建可编辑图表需要使用 Google 账号登录；公开文章和示例无需账号即可阅读。CSV 已完成上文说明的连接、筛选或汇总。换成自己的数据时，先在电子表格中完成这些准备。
- 进入 Data，选择文件或粘贴带表头的表格。检查识别出的数值列、小数分隔符和日期。当前导入器接受小于 20 MB 的文件，本例低于此限制。应区分空值与真实零值。
- 在 Visualize 中选择 Line chart. 按下表连接字段，并至少用两行原数据核查预览，不要只依赖自动映射。
- 在 Refine 中写明问题、单位、观测期与来源。按读者实际看到的尺寸检查标签和对比度；需要精确数值时保留表格。
- 通过导出控件选择 SVG、PNG、PDF 或 PowerPoint，并打开成品检查。保存可编辑项目备份。Publish 前核查底层值：持有公开 URL 的人可以访问已发布数据。
计算与字段映射
以下为计算规则的伪代码。下载 CSV 已包含整理后的值，电子表格函数与单元格引用需按实际表格布局调整。
temperature_c = SUM(valid daily temperature) / COUNT(valid days)- X
- month
- Y
- temperature_c
解读结果
雅加达共有 12 条月记录；一月平均为 26.89 °C。
用预览检查结构，用 CSV 核对精确数值。样式仅作参考，Datamon 渲染效果可能不同；应按上文准备与字段映射复现分析含义。
会改变含义的错误
气温取平均与降水求总和是两种计算。不能对所有天气变量套用同一规则。再分析网格值也不等于当地某个气象站的实测值，更不是天气预报。
分享前的常见问题
这些计算需要 AI 服务吗？
不需要。CSV 与参考计算是确定性的。配置可选 AI 后可以辅助起草说明，但它不能代替源数据核查或正确的比较方法。
能用于自己的电子表格吗？
可以。保留相同的观测单位、列类型与计算方式，更新来源和时期，重新计算派生列，分享前用原表核对几个输出值。
哪些免费，哪些需要账号？
阅读本教程和下载 CSV、图像均免费。当前部署没有付费结账或订阅套餐。创建并保存可编辑图表需要 Google 登录。外部 AI、云分析、发布与视频依赖已配置服务，本教程不承诺无限免费连接服务。
来源与延伸阅读
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