上海东方明珠塔气象观测站作为重要的气象数据收集点，其数据分析手段可能包括以下几个方面：
数据预处理：
- 数据清洗：去除异常值、缺失值等。
- 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如归一化、标准化等。
统计分析：
- 描述性统计：计算均值、标准差、方差、最大值、最小值等。
- 相关性分析：分析不同气象变量之间的相关性。
- 时间序列分析：对气象数据按时间顺序进行分析，如趋势分析、季节性分析等。
模型构建：
- 回归分析：建立气象变量与某些环境因素（如温度、湿度、风速等）之间的回归模型。
- 机器学习：使用机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）预测气象现象。
- 深度学习：利用神经网络等深度学习模型进行更复杂的模式识别和预测。
可视化：
- 时间序列图：展示气象变量随时间的变化趋势。
- 散点图：展示不同气象变量之间的关系。
- 热力图：展示气象变量的空间分布。
异常值检测：
- 使用统计方法或机器学习算法检测数据中的异常值。
质量控制：
- 对观测数据进行质量控制，确保数据的准确性和可靠性。
集成分析：
- 将多种分析方法结合，如将统计分析与机器学习相结合，以获得更全面和准确的预测。
大数据分析：
- 如果数据量很大，可能需要使用大数据技术，如Hadoop、Spark等，进行高效的数据处理和分析。
这些手段可以单独使用，也可以组合使用，以适应不同的分析需求。