数据处理如何知道每年的变化，是否每年都有观测名称的添加或删除

数据处理可以通过以下几种方式来知道每年的变化：

1. 数据采集：通过定期采集数据源，如传感器、日志文件、数据库等，获取每年的数据。采集可以通过编写脚本、使用数据采集工具或者API来实现。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。清洗可以使用数据清洗工具或编写自定义的数据清洗脚本来实现。
3. 数据分析：对清洗后的数据进行分析，以了解每年的变化。可以使用统计分析方法、机器学习算法或其他数据分析技术来探索数据的趋势和模式。
4. 数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现，如折线图、柱状图、热力图等，以便更直观地观察每年的变化。可以使用数据可视化工具或编写代码来生成可视化图表。

对于每年观测名称的添加或删除，可以通过以下方式进行处理：

1. 数据标记：对每个观测名称进行标记，以便识别其是否为新增或删除的观测名称。可以使用标记字段、标签或其他方式来标记。
2. 数据比对：将每年的数据进行比对，找出新增或删除的观测名称。可以使用数据比对算法或编写自定义的比对逻辑来实现。
3. 数据记录：将新增或删除的观测名称记录下来，以便后续分析和处理。可以将记录保存在数据库中或者生成相应的报告。

总结起来，数据处理可以通过数据采集、清洗、分析和可视化来了解每年的变化，而对于每年观测名称的添加或删除，可以通过数据标记、比对和记录来处理。