记录数据：从一串数看到变化

屏幕上看一眼「湿度 43%」只能回答现在。把时间和读数连续记录下来，才能看到一天的变化、比较浇水前后，并发现传感器慢慢漂移。数据记录让经验变成可检查的证据。

每条记录至少有什么

时间、传感器名称、原始值、处理后值、单位、系统状态和执行动作。例如：08:30，土壤A，原始612，换算38%，水泵关闭。若只记 38，不知道是百分比、温度还是编号，数据很快失去意义。

采样间隔要匹配问题

植物湿度变化慢，每十分钟记录一次可能足够；泵启动后的短时间可以每秒记录，观察响应。记录太密会产生大量重复数据、耗电和占空间，太稀又可能漏掉关键变化。

图比长表更容易发现规律

横轴画时间，纵轴画湿度，再标出浇水时刻。正常曲线应在浇水后逐渐上升，再缓慢下降。若读数瞬间跳高又立刻跌回，可能是接触或噪声；若长期不变，探头也许卡住。

相关不等于因果

发现每次开灯后温度上升，不一定全是灯造成，也可能正好到了中午。要比较相似条件、控制其他变量，才能更有把握。数据图帮助提出问题，不会自动给出正确解释。

数据也要有保质期

项目无需永久保存每秒数据。可以保留近期原始数据，把较久数据汇总成每日最大、最小和平均值。若记录教室活动或人员信息，还要考虑隐私和访问权限。

练一练：设计一张一天的记录表，列出字段、采样间隔，并画出你预期浇水前后的湿度曲线。