数据属性
数据属性
数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。
详细解释
进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。
柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。
编辑本段计算机科学中的解释
数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。
在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。
按性质分为
①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
按表现形式分为
①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。
编辑本段按记录方式分为
地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。
编辑本段数据仓库
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家
w.h.inmon在其著作《building the data warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（data warehouse）是一个面向主题的（subject oriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据仓库的特点
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
11属性数据分析
技能训练十一属性数据分析 一、训练目的与要求 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、训练准备 1．训练数据：本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、训练步骤与内容 1．数据准备 将训练数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件 执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。
Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定，退出设置 分类值域按图中所示输 入
分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。
属性库管理
属性库管理 一.编辑属性结构 编辑属性结构具体步骤如下： （1）首先，装入活选定要修改属性结构的文件； （2）根据文件类型，执行相应编辑功能，编辑属性结构界面如图11-4所示 （3）输入字段名称，按“Enter”键，选择字段类型，字段类型界面如图11-5所示 （4）选择字段类型，再输入字段长度（或小数位数） （5）全部结束后，按OK键便完成。 1.浏览属性结构 只能查看文件属性结构，不能修改属性结构，操作与编辑属性结构类似 2.修改多媒体数据目录
改功能用来设置多媒体属性数据所在的目录。选中该功能后，系统首先弹出窗口，要求用户选择当前工作区中带有多媒体属性字段，并且欲设置多媒体属性数据的文件，移动光条到所选文件按OK，则系统接下来弹出目录设置窗口等到用户选择相应的目录。 二.属性数据 属性数据，提供增加、修改、删除属性数据功能，它的选单如图11-6所示 1.编辑和浏览属性 编辑属性具体步骤如下。 （1）首先，装入或选定要修改属性的文件 （2）根据文件类型，执行相应功能编辑功能，编辑属性界面如图11-7所示 ●联动：提供属性与图形实体同步功能。当该选单项处于打开状态时， 个性窗口中改变记录，图形窗口中的对用图元闪烁。同时图形窗口 中双击所选的图元，则属性窗口随即跳到该图元对应的属性记录。 ●转至：提供条件跳转功能 ●屏蔽字段：将指定的字段不显示。 ●可视化图元：将当前属性记录对应的图元在图形窗口中间。
●外挂数据库：选择正在编辑的当前MAPGIS文件外挂的数据库文件， 来指定各数据库文件连接的关键字段。所有要被外挂连接的数据库 都将通过该功能记录在工作区中，形成一个数据库信息表，供[设 置外挂数据库功能选择数据库是使用。MAPGI61能够连接的数据库 文件有Dbash,FOXBASE,FOXPRO,PARADOX等数据库软件生成的文 件，此外，该系统还具备与其他大型商用数据库（如 SYBASE,INFOMIX,ORACLE等）连接的能力强，但用户需装入相应 的数据库驱动程序， （3）在相应的字段里作修改，全部完成后，按结束完成编辑。 浏览属性只能查看实体属性，不能修改属性，操作与编辑属性类似。 2.编辑和浏览单个属性 编辑单个属性具体步骤如下。 ●先激活编辑单个属性选项单。 ●选定要编辑属性的具体实体， ●修改具体的值，按YES结束 浏览单个属性只能查看具体实体属性，不能修改属性，操作与编辑单个属 性类似 3.输出属性 输出属性功能将已装入的MAPGIS图形文件中的属性写到外部属性数据库表或MAPGIS表文件中，这里所指的外部数据库是 DBASE,FOXBASE,FOXPRO,VISUAL FOCPRO,ACCESS,EXCEL,PARADOX,SQL SERVER,ORACLE,SYBASE等数据库软件的表文件，MAPGIS表文件指*.WB文件。在MAPGIS中，用此功能时，系统将弹出一对话框允许用户选择或指定已装入的文件中哪些文件、哪些属性和字段输出到数据库表或MAPGIS表文件中，如图11-9所示
土地利用数据库属性表描述
土地利用数据库作业流程 1、土地利用数据库属性表描述 序号要素类型编码要素类型名称几何类型缺省颜色属性表名 1 A11 行政区 Polygon XZQY 2 A12 行政界线 Line XZJX 3 A21 等高线 Line DGXB 4 A22 高程点 Point GCDB 5 B10 权属区 Polygon QSQY 6 B20 权属界线 Line QSJX 7 B30 权属拐点 Point QSGD 8 C10 图斑 Polygon DLTB 9 C20 线状地物 Line XZDW 10 C30 零星地类 Point LXDL 11 C40 地类界线 Line DLJX 12 D00 注记 Annotation ZJFH 在属性表中：字段名称如下 XZQY（行政区域） 目标标识码（字段类型Int）（字段长度6）以下类同，要素代码（char 4），区划代码(char 9) ，行政区名(char 60)，计算面积(float 16)，平差面积(float 16)，控制面积(float 16) XZJX（行政界限） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，境界名称(char 80)，境界长度(float 10)，境界性质(char 1)
DGXB（等高线） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，等高线类型(char 20)，标示高程(int 4) GCDB（高程点） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，高程点名称(char 60)，标示高程(float 7) QSQY（权属区域） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，权属区代码(char 8)，权属区名(char 60)，计算面积(float 16)，平差面积(float 16)，控制面积(float 16) QSJX（权属界限） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，界限名称(char 60)，界限长度(float 8)，界限类型(char 1) QSGD（权属拐点） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，拐点点号(char 4)，点位记录(char 80)，X坐标值(float 16)，Y坐标值(float 16) DLTB（地类图斑） 目标标识码(int 6)，要素代码(char 4)，地类代码(char 4)，地类名称(char 60)，权属性质(char 3)，权属单位代码(char 12)，坐落单位代码(char 15)，坐落单位名称(char 60 ), 所在图幅(char 60)，图斑编号(char 7)，坡度级别(char 1)，田坎系数(char 5)，计算面积(float 14)，平差面积(float 14)，线状地物面积(float 12)，零星地类面积(float 10)，田坎面积(float 10)，图斑净面积(float 14)，原有线状地物面积(float 12)，原有零星地类面积((float 10))，原有田坎面积(float 10)，原有图斑面积(float 14)，（土地分类，新增建设用地状况，当年新增耕地类型，当年耕地减少类型，新增原地类型，备注可以不填） XZDW（线状地物）
LFA457数据分析向导资料
LFA447数据分析向导 1．新建／打开数据库 打开分析软件Proteus LFA Analysis。弹出如下界面： 如果要把导入数据保存在原有的数据库中，选择数据库所在的文件夹，双击打开该数据库。 如果要为导入数据新建一个数据库，选择存盘路径，在“文件名”中输入数据库文件名，点击“打开”，软件会自动创建一个新的数据库文件。 随后出现数据库管理窗口：
注：LFA Proteus的数据以Access数据库文件（*.mdb）的形式进行管理。LFA447（Nanoflash）的原始数据文件（*.dat）需要导入到数据库文件中，一个数据库文件可存放多个测量数据。从数据分类管理的角度出发，一般建议为每一批样品单独创建一个数据库。 2.导入LFA447数据文件／设定材料属性 点击“LFA数据库”窗口的“数据库”菜单下的“导入LFA447文件”，弹出“选择导入文件”对话 框：
选择所要导入的数据文件，点击“打开”，弹出“导入–材料选择”对话框： 如果在数据库中原已有该材料的信息，只需在材料列表中“选择已有材料”即可；如果是新建的数据库或原数据库中没有该材料的信息，则“定义新材料”，点击“下一步”，弹出“材料定义”对话框： LFA Proteus中每一个测试数据都有相应的材料属性定义，包含样品的名称、密度、比热表、热膨胀系数表、热扩散系数表等信息，其中比热、热膨胀与热扩散系数三个表格可通过点击“对应表”按钮进行设定。对于单层样品： 如果仅仅是热扩散系数测试，三个表都不需链接，直接点击“完成”。 如果除热扩散测试外还同时使用比较法计算比热，则此时先可点击“完成”，待比热计算完成后使用“导出比热表”的方法重新对材料属性中所链接的比热表进行设定。（详见LFA比热与导热系数计算方法） 如果已有比热的文献值（或使用其它仪器得到的测量值），需要链接到材料属性中，以便结合热扩散测试结果进一步计算导热系数，则在“比热表”的选项卡中点击“对应表…”，弹出如下窗
数据管理技术样本
信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据 说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。 数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。
数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应 用程序共享的数据的集合。 数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系 统。 数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、 维护数据库及管 理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、 学籍管理系统 B 、 中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、 网络售票系统 例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图
数据属性
数据属性 数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。 详细解释 进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。 柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。 编辑本段计算机科学中的解释 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。 按性质分为 ①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。 按表现形式分为
关于数据库表的说明
关于数据库表的说明 T_CD表存放所有要调用：物料名称、物料代码、库存地名称、指令执行情况、普通或者连续供料、班次、班组。 T_EMPLOYEE表存放的是：班组、班次、用户名称等用户信息。T_ERROR表存放的是：程序执行中所出现的记录，都存放到这张表中。 T_FACTORY_TO_FACTORY_ORDER表存放的是：厂际间的指令都存放到这张表中。 T_FACTORY_TO_FACTORY_PLAN表存放的是：从3级下发的厂际计划都存放到这张表中。 T_FACTORY_TO_FACTORY_RSLT表存放的是：厂际间所有产生的实绩记录都在这张表中。 T_FLOW表存放的是：所有流程的使用情况。 T_FLOW_CHILD表存放的是：每一条流程包括的皮带设备名称，流程选择时，出现的该流程所包含的设备。 T_FLOW_ENABLE表存放的是：每条流程的相干性。 T_FLOW_L2L1_RELATION表存放的是：每条流程是普通供料，还是连续供料情况，在TR中绑定的一级程序点。 T_FLOW_STACK_RELATION表存放的是：流程选择时，堆取料机所对应的料堆情况。 T_GET_FLOW_ENABLED表存放的是：每条留成当前的可用状
态。 T_IN_ORDER表存放的是：所有入库指令都存放在该表中，只要存储的指令都存放到该表中。 T_IN_PLAN表存放的是：三级系统给二级系统下发的入库作业计划，都存放到该表中。 T_IN_RSLT表存放的是：执行完的入库指令，所生成的入库作业实绩记录都存放在该表中。 T_JOB_DEL_LOG表存放的是：绑定TNS要执行的数据定期删除工作项目。 T_L1_CONTROL表存放的是：TNS绑定的流程设备是否通过TNS 下发给一级了，可以到该表中查询，并且能更改状态。T_L2L1_HY_DISK_FLUX表存放的是：混匀14台圆盘给料机的当前瞬时流量。 T_L2L1_HY_DZC表存放的是：混匀电子称累计重量、启动状态、清零指令。 T_L2L1_JL_PDC表存放的是：24台皮带秤的清零、当前重量、当前状态。 T_L2L1_SET_HYGJ表存放的是：二级给一级下发圆盘给料机的瞬时流量值。 T_L2L1_SFY_AVR表存放的是：水分仪的实时值。 T_L2L1_STORE_BLAST表存放的是：料仓料位计的当前实际数值。
数据库术语表
Database术语表 Access method :访问方法 Alias:别名 Alternate keys:备用键,ER/关系模型Anomalies:异常 Application design:应用程序设计 Application server:应用服务器 Attribute:属性,关系模型 Attribute:属性,ER模型 Attribute inheritance:属性继承 Base table:基本表 Binary relationship:二元关系 Bottom-up approach:自底向上方法 Business rules:业务规则 Candidate key:候选键,ER/关系模型Cardinality:基数 Centralized approach:集中化方法,用于数据库设计Chasm trap:深坑陷阱 Client:客户端 Clustering field:群集字段 Clustering index:群集索引 Column:列,参见属性(attribute) Complex relationship:复杂关系 Composite attribute:复合属性 Composite key:复合键 Concurrency control:并发控制 Constraint:约束 Data conversion and loading:数据转换和加载Data dictionary:数据字典 Data independence:数据独立性 Data model:数据模型 Data redundancy:数据冗余 Data security:数据安全 Database:数据库 Database design:数据库设计 Database integrity:数据库完整性 Database Management System:数据管理系统Database planning:数据库规划 Database server数据库服务器 DBMS engine:DBMS引擎 DBMS selection:DBMS选择 Degree of a relationship:关系的度Denormalization:反规范化
实验十四 属性数据分析
实验十四属性数据分析 一、实验目的 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、实验准备 1．实验数据：本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、实验步骤与内容 1．数据准备 将实验数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。
Step2: 属性 Step4: 设置分类方 式为分段方 式 Step3: 选择分类属 性字段为小 麦，保留属 性字段为乡 名、水稻、 玉米 Step5: 确定，退出 设置 分类值域按图中所示输 入
分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。 完成后，保存此工程文件。
GIS中的数据分析
二、GIS中的数据分析 第1节空间数据分析 地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。 下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:
图: GIS空间分析方法 一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算 属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。 (二)逻辑运算 逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有
的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析 属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析 多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。 1．变量筛选分析 随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的，可以通过寻找一组相互独立的变量，使多变量数据得到简化，这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。 主成分分析是以取样点作为坐标轴，以属性变量作为矢量矩阵，研究属性变量之间的亲疏关系。 主因子分析是以属性变量作为坐标轴，以取样点作为矢量矩阵,
属性数据与空间数据
属性数据与空间数据 1. 属性数据 地理要素具有描述性属性，与空间数据相对应的描述性数据。 2. 空间数据 空间数据是用来描述来自于现实的目标，将数据统一化，借以表明空间实体的形状大小以及位置和分布特征。定位是指在已知的坐标系里空间目标都具有唯一的空间位置；定性是指有关空间目标的自然属性，它伴随着目标的地理位置；时间是指空间目标是随时间的变化而变化；空间关系通常一般用拓扑关系表示。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。空间数据是数字地球的基础信息，数字地球功能的绝大部分将以空间数据为基础。现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市规划、交通、银行、航空航天等。随着科学和社会的发展，人们已经越来越认识到空间数据对于社会经济的发展、人们生活水平提高的重要性，这也加快了人们获取和应用空间数据的步伐。 空间数据是数据的一种特殊类型。它是指凡是带有空间坐标的数据，如建筑设计图、机械设计图和各种地图表示成计算机能够接受的数字形式。 3. 空间数据结构 空间数据结构是空间数据在计算机内的组织和编码形式。它是一种适合于计算机存贮、管理和处理空间数据的逻辑结构，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释。空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。 4. 特点 目标构成数据库的逻辑过程 随着信息技术的飞速发展和企业界新需求的不断提出，以面向事务处理为主的空间数据库系统已不能满足需要，信息系统开始从管理转向决策处理，空间数据仓库就是为满足这种新的需求而提出的空间信息集成方案，它有四个特点： ①主题与面向主题：与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，空间数据仓库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类,并加以抽象地分析利用。 ②集成的数据：空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是空间数据仓库建设中最关键最复杂的一步，所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合计算。 ③数据是持久的：空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内的数据内容，是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统计、综合和重组导出的数据，而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中，一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限，这些数据将从空间数据仓库中删去。 ④数据是随时间不断变化的：空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的，它会不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。空间数据仓库用于支撑空间决策支持系统，它由四大部分组成：数据源、空间数据库系统、空间
SQL修改数据库表的列属性
SQL修改数据库表的列属性(ALTER语句) 我们可以用客户端的语句改写，psql比如把数据库表journal里的keyword,ekeyword属性改为character(350),原来为character(200),那么我们可以这样操作： psql postgres -c "ALTER TABLE journal ALTER keyword TYPE character(350)" psql postgres -c "ALTER TABLE journal ALTER ekeyword TYPE character(350)" 好了，修改结束。 附ALTER语句的文档。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ALTER TABLE [ ONLY ]name[ * ] action[, ... ] ALTER TABLE [ ONLY ]name[ * ] RENAME [ COLUMN ]column TO new_column ALTER TABLE name RENAME TO new_name ALTER TABLE name SET SCHEMA new_schema 这里action是下列之一： ADD [ COLUMN ]columntype[column_constraint[ ... ] ] DROP [ COLUMN ]column[ RESTRICT | CASCADE ] ALTER [ COLUMN ]column TYPE type[ USING expression] ALTER [ COLUMN ]column SET DEFAULT expression ALTER [ COLUMN ]column DROP DEFAULT ALTER [ COLUMN ]column{ SET | DROP } NOT NULL ALTER [ COLUMN ]column SET STATISTICS integer ALTER [ COLUMN ]column SET STORAGE { PLAIN | EXTERNAL | EXTENDED | MAIN } ADD table_constraint DROP CONSTRAINT constraint_name[ RESTRICT | CASCADE ] DISABLE TRIGGER [trigger_name| ALL | USER ] ENABLE TRIGGER [trigger_name| ALL | USER ] CLUSTER ON index_name SET WITHOUT CLUSTER SET WITHOUT OIDS OWNER TO new_owner SET TABLESPACE new_tablespace描述 ALTER TABLE变更一个现存表的定义。它有好几种子形式： ADD COLUMN 这种形式用和CREATE TABLE里一样的语法向表中增加一个新的字段。 DROP COLUMN 这种形式从表中删除一个字段。请注意，和这个字段相关的索引和表约束也会被自动删除。如果任何表之外的对象依赖于这个字段，你必须说CASCADE，比如，外键参考，视图等等。 ALTER COLUMN TYPE
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)
数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。 关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析 一、引言 在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。 在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。 二、客户的特征化及其划分 企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。 对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。 划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。 三、数据挖掘的概念 数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析 分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则 关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。
数据库数据库及表的建立
西安邮电大学 （计算机学院） 课内实验报告 实验: 数据库及数据库中表的建立实验 课程：数据库原理及应用Ａ班级: 软件*＊＊* 学号: ＊*＊* 学生姓名：**** 任课教师: 孟**
一、实验目的 （１) 熟悉SＱL Ｓｅveｒ200８ｒ2的环境。 (2) 掌握企业管理器的基本使用方法，对数据库及其对象有基本了解，了解对ＳQL Seｖer ２００8r2进行配置的方法。 （3）掌握查询分析器的基本使用方法以及在查询分析器中执行T-SQL语句的方法。 （４）了解SＱL Ｓeｖeｒ 2008r2数据库的逻辑结构和物理结构。（５）学会在企业管理器中创建数据库及查看数据库属性。 （6）学会使用Ｔ-ＳQL语句创建数据库。 (７) 了解ＳQL Ｓever 2００8r2的基本数据类型、空值的概念,以及表的结构特点。 (8）学会使用T－SQL语句和企业管理器创建表结构和修改表结构。（9) 学会使用SＱＬＳevｅr 2008r2提供的数据完整性功能，并在创建表时定义表的数据完整性。 二、实验内容 (1) 学会使用企业管理器和查询分析器管理工具。 (2）使用企业管理器创建数据库。 (３）在查询分析器中使用T＿SQL语句创建数据库。 (４）用企业管理器在教务管理数据库JＷGL中创建学生表Sｔuｄent、课程表Ｃouｒse、学生选课表ＳC。 (５) 用Ｔ＿SＱＬ语句在Mａrket数据库中创建客户基本信息表Cusｔomeｒs、货品信息表Goods、订单信息表Oｒderｓ。
(6)使用T-SQL语句在图书借阅管理数据库ＴＳＧL中建立图书,读书和借阅３个表。 三、实验环境 装有SQL Sｅrveｒ２008r2的实验机 四、实验前的准备 电脑上装入SQL Sｅｒver 20０8r２软件,熟悉SQL Ｓerver建立数据库、建立表、新建查询SQL语句的相关知识 五、实验结果 1.创建JＷGＬ 2.创建Maｒket 3.教务管理系统JWＧＬ关系图
实验三、空间数据及属性数据管理
《地理信息系统原理》 实验三、空间数据及属性数据管理 1实验目的 1）熟悉Excel文件或Txt文件生成点图层的方法； 2）熟悉ArcGis 属性数据编辑的基本方法； 3）熟悉ArcGis 属性数据连接、关联的基本操作； 4）熟悉ArcGis 属性表字段计算器的使用。 2实验软件及数据 2.1实验软件 ArcCatalog 10、ArcMap 10 2.2实验数据 1）全国气象站点分布Excel文件MeteStation.xls，文件中的列StationNo、StationName、Longitude、Latitude分别表示区站号、站名、经度、纬度。 2）2011年02月27日08时、2011年02月27日14时、2011年02月28日08时观测资料Obs022708.DBF、Obs022714.DBF、Obs022808.DBF，字段Station或StationNo表示区站号，T、P、R、DD、FF分别表示温度、气压、降水、风向、风速。
3实验步骤 3.1将Excel文件或Text文件生成点图层 将全国气象站点分布（文件格式，文件名为“MeteStation.xls”），使用ArcMap中“文件(F)”中“添加数据功能”的“添加XY数据或Add XY Data”功能，添加文件名为“MeteStation.xls”数据，X字段为经度Longitude，Y字段为纬度Latitude，点击编辑添加坐标系。 坐标系添加：编辑->选择-> Geographic Coordinate Systems->World->WGS 1984.prj。
注意：坐标系统选择地理坐标中的WGS 19 84。 导出数据，在图层名上点击右键选择“数据”菜单下的“导出数据”，设置为文件名“MeteStation.shp”
多元统计分析第十章-属性数据的统计分析
第10章 属性数据的统计分析 列联表的独立性分析 10.1.1实例 列联表通常是用来描述两个及两个以上变量在各自不同的取值（或属性）组合水平上的观测频数数据，它常与定性变量相联系。通过对列联表的分析，可以了解这些变量之间的依赖关系。 例 在一个有三个主要大型商场的商贸中心，调查479个不同年龄阶段的人首先去三个商场中的哪一个，结果如表10-1所示。 表10-1 商场调查数据 那么通过对这个数据列表的分析，我们希望知道顾客对首先选择去什么样的商场与顾客的年龄段是否有关。可以看到，表中只有两个变量，这样的列联表称为二维列联表。 例 下表给出了一个假设的某大学毕业生的专业M （文科、理工科），性别G 及毕业后工作的收入 I （高、低）为变量的三维列联表，结果如表10-2所示。 表10-2 大学毕业生调查牙刷 则根据这样的含有三个变量（专业、性别和收入）的列联表，我们可以观察这些变量之间的关系，这样的列联表称为三维列联表。 10.1.2 定性变量与列联表 对定性变量的观测，一般是对它们在不同水平组合上的频数的记录，这里我们将定性变量所描述的不同状态称为该定性变量的水平。我们用C B A ,,表示定性变量，用k j i C B A ,,表示相应的水平。假设有n 个随机实验的结果按照两个变量A 和B 分类，A 取值为r A A A ,,21，B 取值为s B B B ,,21，将变量A 和B 的各种情况的组合用一张s r ?列联表表示，称s r ?列联表，如表8-3所示。其中ij n 表示A 取i A 及B 取j B 的频数。 ∑∑===r i s j ij n n 11 ，其中： 表示各行之和,,2,1,1 .r i n n s j ij i ==∑=
数据分析-分布类别
各种分布 泊松分布 Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。 泊松分布的概率函数为： 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积、单位体积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布的期望和方差均为 特征函数为： 泊松分布与二项分布 当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时，就可以用泊松公式近似得计算。 事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的。 泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说，若 ,其中n很大，p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。 应用示例
泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，某放射性物质发射出的粒子，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。 卡方分布 卡方分布( 分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。n 个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为n 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution），即分布（chi-square distribution），其中参数n称为自由度。正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为或者。 卡方分布与正态分布 卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，分布近似为正态分布。对于任意正整数x，自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X 的机率分布。 期望和方差
数据标准管理平台解决方案
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。