POI数据处理技术需求
POI数据处理技术需求
一、mapinfo的技术需求：
在mapinfo亲自试作业和培训过程中，发现对于一些命令条件的输入比较费解，尤其是对于不会电脑编程言语的作业人员来说，更是比较头痛的事情。现提出技术开发需求如下：
1、信息点检查技术需求：
在查找漏点、多点匹配和重复点的检查过程中，希望技术方面能够开发设计一个直观的界面，进行检查。原来是黄坚开发一个匹配检查工具，但不稳定基本上没有使用，而中大的GIS学生也做了一个设计，但因为技术不太熟悉，没有完善好（具体他设计的见附件。）这需要公司GIS二次开发的技术人员解决这个问题。即把那些SQ语句L封装到MapInfo中，这样查漏电和重复点等都会变的很简单的。
具体要解决的问题和涉及的语句，见“打点画路作业手册（第四版）200803.doc”的“2.4.3.2”。
——ｘｘｘｘ已经在４月解决！
2、绘制信息点过程关于主体点、拖点的绘制技术需求：
1）主子体点的捕捉绘制：
见“打点画路作业手册（第四版）200803.doc”的“2.4.2.1”。
2）拖点绘制：
有方向感的平均绘制；无方向感的紧密排列。
见“打点画路作业手册（第四版）200803.doc”的“2.4.2.2”。
————ｘｘｘｘ已经在４月和５月解决！
3、打点作业素描技术的技术需求：
通过购买一台像素够高的专业相机，将地图正面清晰拍摄出来，给作业人员直接用mapinfo 素描，但需要增加一个技术就是需要作业人员自己配准。这样，将加快作业速度和质检速度。
——已经提出高像素相机购买的申请。（目前广州的外包团队自己拍照了）
４、mapinfo自动统计合格率的技术需求：
只要检查中有移动的点位，mapinfo会自动记录和统计，最后计算成合格率。
——已经和ｘｘｘ探讨在7月开发
５、IDNUM自动写入生成的需求:
目前ｘｘｘｘ在探索，估计比较难解决。
——已经和ｘｘｘ探讨在7月开发
6、在各层表结构中自动更新增加图幅号：
包括手画路、路口关系点、公交地铁点、信息点都有在表结构最后列中，自动对应的填充图幅
号。
目前已经有这个简化工具，但希望在简化成为一个按钮工具。
7、表结构自动检查工具：
很多作业员为了方便绘制观看，私下增加了一些表结构，导致表结构不准确。希望开发一个各
图层表结构检查的工具，可以及时发现不符合规则的结构填写的问题。
目前已经有类似的工具，但希望简化成为一个按钮工具。
8、城市属性和点位匹配新工具
目前已经有这个工具，但希望简化成为一个按钮。
二、其他技术需求：
1、录入相片编号批量更改成四位的技术需求(非常紧急)；
——在现有的源代码尽快修改。已附批量改名器(外业相片)的源代码和相关资料。（在5月弄好了）
2、mdb分开作业导入导出合并产生的数据类型的修正需求（紧急）。
——ｘｘｘ建议做个多个mdb 表合并的工具。前期个别现象由整合自己手动修改下。已附问题样本。（在6月弄好了）
3、录入质检记录自动生成的技术需求（紧急）；
——可以简化质检作业人员的大量工作，属于重要也紧急的需求。但需要POI内部质检和录入确认下质检记录表规则后提交ｘｘｘ开发，估计开发工作量比较大，建议6月给结果。（基本在7月测试稳定）
4、录入作业的照片可以旋转的技术要求（急）
——本项需要等现有录入软件屏蔽一些不必要的字段后执行。
5、简化MDB表，调整MDB的位置，方便质检（急）：
mdb列排列的顺序，如按状态、编号、名称、地址、电话等排列，节省我们隐藏列和排列列的时间，把没有用的列放到MDB的最后面，不要我们手工去排列。
——本项是ｘｘｘ提出，具体等ｘｘｘ回来后再互动沟通下，如果是培训可以改善的就培训，如果有新技术需求的再额外探讨可否增加。（无需开发，培训可解决）
6、作业登记表用数据库形式输入和表达的技术需求（普急）；
——本项在ｘｘｘ的打点作业团队比较急需，因同一个办公室作业，输入内容会有冲突。已附样表。
7、资料管理表用数据库形式输入和表达的技术需求；
——本项可等以上全部开发好了后执行。已附样表。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
《地理空间数据库原理》教学大纲
《地理空间数据库原理》教学大纲 一、课程基本情况 总学时：48 讲课学时： 48 实验学时：0 总学分：3.0 课程类别：专业基础必修 考核方式：考查 适用对象：地理信息系统专业 先修课程：地理信息系统原理等 参考教材：郭际元、周顺平、刘修国，空间数据库，中国地质大学（武汉），2002 毋河海、龚建雅编著，地理信息系统（GIS）空间数据结构与处理技术 二、课程的性质、任务与目的 《空间数据库》是地理信息系统专业的专业课。通过本课程的学习，使学生对各种空间数据的存贮和管理技术有个较全面的了解，对学生进行有关空间数据库的设计技巧的训练，为将来从事GIS应用系统及其数据库的设计打下基础。 三、课程内容、基本要求与学时分配 课程的基本内容 介绍数据库和数据模型库的存贮和管理技术，包括矢量数据模型的空间数据库、栅格数据模型的空间数据库、关系数据库对空间数据的管理、符号库、网络空间数据库、三维空间数据库、海量空间数据库以及时态空间数据库。 课程的基本要求 （一）对各种空间数据的存储和管理技术有个较全面的了解。 （二）掌握用文件管理图形数据和属性数据的方法和技术，并用程序予以实现。 教学安排 （一）数据库与数据模型（4学时） 理解数据库的概念；四种数据模型：层次模型网状模型、关系模型、面向对象模型。 （二）地图数据模型总论（4学时） 理解地图数据的基本组成：矢量空间数据模型和属性数据模型，图形数据和属性数据的连接。 （三）矢量数据模型的空间数据库（4学时）
掌握地理实体的目标化，实体信息的数据化，实体间关系的逻辑实现。 （四）栅格数据模型的空间数据库（4学时） 掌握栅格数据的组织与存贮，栅格数据的检索。 （五）符号库的建立及管理（6学时） 掌握矢量符号库和栅格符号库，符号库的建立及管理，符号的显示及编辑。 （六）三维空间数据库（6学时） 理解三维空间的目标分类，八叉树数据结构，四面体格网，三维边界表示法、 参数函数表示法。 （七）海量空间数据库（4学时） 理解数据库中图幅的组织方法，图幅间被分割目标的组织方法，跨图幅地图漫游。 （八）时态空间数据库（6学时） 理解空间地物的时态性、时态空间数据库的组织方法。 （九）空间数据的关系化管理（4学时） 理解基于关系数据库的空间数据模型，基于关系数据库的空间实体数据结构，空间数据访问模型，关系化空间数据的安全管理，大型关系数据库管理系统分布式体系结构的应用。 （十）网络空间数据库（6学时） 理解网络GIS主要改造模型，分布式地理信息共享形式，分布式空间数据管理技术，网络GIS中地理空间元数据管理。 四、教学方法和手段 学生在课外多关注数据库发展的新知识；采取多媒体教学方法（部分最好结合演示）等。 五、成绩评定 该课成绩有平时20分和考试卷面成绩两部分组成；考核形式闭卷。 六、其它说明 无 教学大纲撰写人： 地理信息科学系主任： 测绘与地理科学学院教学院长： 1
(完整版)管理信息系统数据流程图和业务流程图
1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。（共15分）
3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程：
进书数据流程：
F3.2不合格采购单 售书业务流程：
售书数据流程：
4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下： 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。 试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。 报损业务流程图：（10分） 业务流程图： 数据流程图：
校园基础地理空间数据库建设设计方案
校园基础地理空间数据库建设设计方案 遥感1503班第10组 （杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩） 测绘地理信息技术专业 昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月
一．数据来源 二. 目的 三 .任务 四. 任务范围 五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案
一．数据来源 原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图） 导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图 二．目的 把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。
三．任务 任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束 具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。 主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计 原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。 四、任务范围 空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程 步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。 前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。 建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行
数据流程图和业务流程图案例
数据流程图和业务流程图案例 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。
3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程： 书商采购单/新 书采购员 入库单退书单 编目员 合格新图 书 库管员 入库单 入库台帐 进书数据流程：
采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档 管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单 售书业务流程： 顾客 新书 收银员 收费单销售台帐 保安 未收费的 书 收费单/书 售书数据流程： 收费处理P1.1审核处理 P1.2E1顾客 F6购书单计划F1.1收费单 F1.2不合格收费单 S02S01S03S04图书库存情况存档 F4销售清单 图书销售存档 顾客需求图书情况存档 顾客基本情况存档 F4销售清单 F5顾客需求图书清单 F3顾客基本情况
空间数据库设计综合实习报告
空间数据库设计综合实习报告 班级：地理信息系统091、092班 实验人员名单及学号： 日期：2011/10/24 目录 空间数据库设计综合实习报告 (1) 一、设计题目 (2) 二、实验目的 (2) 三、需求分析 (2) 四、功能分析和数据组织 (2) 五、数据库建设流程 (2) 5.1软硬件配置 (2) 5.2数据采集流程 (3) 六、数据库应用案例 (6) 6.1.查询 (6) 6.2 缓冲区分析 (9)
一、设计题目 成都市市区基础地理数据库的构建 二、实验目的 通过设计和建立空间数据库，掌握空间数据库设计和建设流程，学会利用所学GIS知识独立分析和解决问题的能力。 三、需求分析 1. 利用计算机进行显示城市信息； 2. 借助现有城市专题图能否自己构建一个简单的基础城市地理数据库； 3. 在基础数据基础上，完成自动制图。 四、功能分析和数据组织 1.功能分析：该数据库主要用于存储成都市的基本道路信息、居民点分布信息以 及学校医院等政设服务性机构信息。 2.数据组织：居民点分布数据、道路数据、河流数据、现有公园分布数据、 市内现有基础服务设施分布数据，几类数据应该平行组织，以便 建立他们之间拓扑关系。 五、数据库建设流程 5.1软硬件配置 1.软件：专业软件ArcGIS9.3 系统软件windows 7
2.硬件：酷睿系列微机 5.2 数据采集流程 按照功能设计、数据组织，因此数据采集的流程为： 1）收集进行数字化的基础数据：成都市地图；若干具有精确地理位置的特征点； 本实验数据来源于空间数据库DATA\栅格专题图: 成都.bmp，成都市若干道路交叉口的地理坐标(WGS-84坐标系).txt。 其中，成都.bmp作为数字化底图，从它上面提取所需数据；而成都市若干道路交叉口的地理坐标(WGS-84坐标系)这个文件则是作为地理参照，以此为依据对底图进行几何校正。 2）地理参考：对所得地图进行地理参考； 利用pci对底图进行校正，采用输入已知坐标的方法，为底图加上地理坐标WGS-84。 3）数字化：对地图信息进行分层数字化； 分工合作对底图进行数字化：用画多边形、线、点得方法，针对不同特征的图形，采用不同方法，比如，河流道路呈线状，则采取画线的方式，而学校医院已有标识，则采用画点的方式将其提取出来。 4）坐标统一：对所得图层统一进行投影，采用高斯投影； 所得的几个图层均以经纬度的方式即地理坐标表示，由于这对于常人认识地图的方式有所不变，故要统一为它们加上投影信息Gauss_Kruger。 5）构建Geodatabase,并对图层经销属性域的编辑； A.在ArcCatalog中相应文件夹下建立文件空间数据库CITY,如图5.1；
管理信息系统数据流程图和业务流程图和E-R图.
1. 采购部查询库存信息及用户需求, 若商品的库存量不能满足用户的需要, 则编制相应的采购订货单, 并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部, 并附上采购收货单。公司检验人员在验货后,发现货物不合格, 将货物退回供应商,如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格, 如果合格则登记流水帐和库存帐目, 如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 (共 10分 2.在盘点管理流程中,库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管,仓库主管查询库存清单和盘点流水账,然后根据盘点规定进行审核,如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员,由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。 (共 15分
3. “进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程:书商将采购单和新书送采购员; 采购员验收,如果不合格就退回, 合格就送编目员;编目员按照国家标准进行的分类编号,填写包括书名,书号,作者、出版社等基本信息的入库单;库管员验收入库单和新书,如果合格就入库,并更新入库台帐;如果不合格就退回。“售书”的流程:顾客选定书籍后, 收银员进行收费和开收费单, 并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店,书店保安审核合格后,放行,否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程:
进书数据流程: F3.2不合格采购单售书业务流程:
售书数据流程: 4. 背景 :若库房里的货品由于自然或其他原因而破损,且不可用的,需进行报损处理, 即这些货品清除出库房。具体报损流程如下: 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单, 交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损,则进行报损处理, 并根据报损清单登记流水帐,同时修改库存台帐;若报损单上的货品不符合报损要求,则将报损单退回库房。
地理空间大大数据库原理期末考试地题目总卷
《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率
大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D) A. 1,4,5,4,6,6,5,5,5,4,4,4 B.1,4,5,5,5,6,6,6,6,4,4,4 C.1,4,5,4,5,6,6,6,6,5,4,4 D.1,4,5,4,5,6,6,6,6,4,4,4 4. 使用游程编码对下述编码压缩后的结果为（B）WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBBBWWWWWWW WWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWWW A.12W1B11W3B24W1B14W B.12W1B12W3B24W1B14W C.12W1B12W3B24W1B13W D.12W1B12W3B25W1B14W 5. 下列关于各种数据模型说法错误的是（A) A. Shapefile可以支持点，线，面等图形要素的存储。是一种比较原始的矢量数据存储方式，既能够存储几何体的位置数据，又可在一个文件之中同时存储这些
大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
数据流程与业务流程的区别
数据流程与业务流程的区别.txt21春暖花会开！如果你曾经历过冬天，那么你就会有春色！如果你有着信念，那么春天一定会遥远；如果你正在付出，那么总有一天你会拥有花开满圆。 一、不同之处 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是鞫 ? 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产 业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同
大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多
新手学习-一张图看懂数据分析流程
新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
地理信息系统中空间数据库建立的关键技术
地理信息系统中空间数据库建立的关键技术 Ξ谢 榕 (武汉测绘科技大学城市建设学院,430070) [摘要] 地理数据库是地理信息系统(G IS)的重要基础。地理数据库中对空间数据的组织有其特定的模式。本文总结并讨论了空间数据库建立中若干关键技术,如空间数据分析、图块结构设计、图层信息组织、物理设计、空间编码以及数据字典设计等内容。 [关键词] 地理信息系统 空间数据库 一、引言 地理信息系统(G IS)是在计算机硬、软件支持下对各种地图和空间地理分布信息进行数据采集、存储、管理、分析和输出的一个综合性空间型信息系统。G IS中涉及的数据不同于常规管理信息中的数据,它是具有丰富地理特征的地理数据的集合,这些数据信息量大、来源复杂、原始数据不规范,因此如何将这些地理数据规范化、数字化,建立完整的G IS地理数据库是G IS建立过程中相当重要的基础工作。只有在建立地理数据库的基础上才能开展空间查询和空间分析。 地理数据库包括空间数据和属性数据。属性数据具有与一般事务类数据相同的特征。当前关系数据库技术日益成熟,适合组织与管理地理数据库中的属性数据,建立属性数据库。空间数据库不仅需要把各种地图图形、遥感影像数据存入计算机,为了能对这些信息进行分析和处理,往往要根据一些特定的模式来分解地图要素,因而空间数据库的建立有其特定的模式。一个好的空间数据库应该是:(1)逻辑上和物理上的地理数据无缝组织;(2)数据存取效率高;(3)便于数据库完整性和一致性维护;(4)数据库易于扩充。基于这一目标,下面本文着重探讨空间数据库建立中若干关键技术。 二、空间数据分析 要设计一个空间数据库,首先必须确认数据库的用户和用途,这是空间数据分析的主要任务。空间数据分析是整个空间数据库设计中最重要的步骤之一,是其它各步的基础。 1、用户调查 用户调查的目的是确定使用数据库的用户有哪些,了解各类用户的信息需求和处理要求,从而确定建立空间数据库的最终目标和基本功能。 2、确定研究区域的范围 主要内容有两个方面:一是确定数据的地理范围,即区域边界;二是确定这一范围内的地理定位或控制点。 3、源数据的获取 为保证数据的实用性和正确性,需要对调查资料进行认真鉴别和确认,严格检查其数学精度,如图廓的精度、图面表示的标准性以及地物间的逻辑一致性。另一方面,在建立空间数据 Ξ:1998727
业务流程图和数据流程图的区别.
一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计
大数据处理业务流程设计
数据处理流程设计 数据处理流程包含数据预处理、统计分析、数据挖掘和数据质量管理等系列环节。如下图所示： 图1：数据处理业务架构 其中，数据预处理是对数据集进行抽样、转换、合并、删除、解析等数据预处理工作，主要是对数据格式、缺失值、异常值、记录、字段等进行处理，以便得到符合后续业务应用、数据统计和挖掘所需的高质量数据。数据统计和数据挖掘是通过大数据挖掘和机器学习模型对海量数据进行挖掘和学习，从而得到潜在的数据知识和规律。同时，作为数据质量相关的工作标准和规范的管理，也贯穿了整个数据处理的过程。 （1）数据预处理 为保证入库数据质量和数据规范性，提高存储和数据访问效率，为后续的统计分析功能提供数据基础，我们将数据预处理过程分解成数据质量校验、清洗转换、质量提升三个步骤，采用专家知识库及核心算法库，利用时间序列、数据融合、内存计算等技术，建立数据处理模型，对海量数据进行数据清洗，生成具有一定关系和逻辑的高质量数据。
（2）统计分析 数据统计分析。对设备运行的各种指标进行统计分析，包括发电指标统计、光资源指标统计、组件关键运行指标统计、逆变器关键运行指标统计、系统效率指标统计等，提供分类汇总、同比环比、偏差分析、排名分析等统计维度。主要侧重点是对不同维度的数据分布情况、时间变化趋势规律、多维度数据横向比较等进行数据统计计算。 （3）数据挖掘 数据挖掘。通过时间序列、聚类分析、关联算法等算法，借助支持向量机等深度学习模型，挖掘历史运行数据中的隐藏规律，为用户提供决策支持。 （4）数据质量管理 数据质量管理是数据工作的指导和规范文件，主要用于数据的开发、管理、维护、处理和应用的参照。根据流程将数据工作标准分为数据开发标准、数据处理标准、数据存储标准、数据建模标准和数据应用标准。
数据流程图和业务流程图案例教程
数据流程图和业务流程图案例教程
数据流程图和业务流程图案例教程 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存 报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清 单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如 果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表 给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。
（共15分） 3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程：
书商 采购单/新 书 采购员 入库单 退书单 编目员 合格新图 书 库管员 入库单 入库台帐 进书数据流程： 采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档 管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单 售书业务流程：
空间数据库设计实验指导
《空间数据库》课程 实验指导书 实验教学是本课程的重要环节，它对于掌握理论课所讲授的基本内容、提高学生的实际动手能力、培养学生的创新思维,都具有十分重要的意义。本课程的实验教学侧重空间数据库设计与建立。根据不同专题或主题设计题目,学生自己选题进行课程设计,建立专题的空间数据库。同时在整个过程中强调空间数据库设计和建立的标准化、规范化等。 1 实验内容 1）空间数据库结构设计：运用ER模型及UML构建面向对象数据模型，了解空间数据设计的整个过程，依据步骤建立空间数据库结构，并撰写详细的设计报告。专题数据库包括土地利用空间数据库、城市道路交通空间数据库、区域旅游资源空间数据库、地籍管理空间数据库等。 2）数据采集与空间数据库建立：依据所选的专题，进行空间数据库结构设计的同时，进行数据的处理及规范化，特别是设计分类编码的内容要符合国家或行业的标准。掌握空间数据采集、转换、处理、编辑、拓扑检查等技术方法，建立完整的专题数据库，提交相应数据成果。 2 实验软件平台的选择 Geodatabase以其强大和丰富的功能代表了空间数据库软件技术的发展趋势，该产品可以作为空间数据库实验教学软件平台。Geodatabase是用于管理和存储多种地理信息类型的集合，其采用两层结构，即数据存储层和应用层。数据存储层是将GIS数据存储为File、XML、DBMS等多种格式，而应用层则是维护数据的高级逻辑和行为，例如Feature Classes、Raster Dataset、Topology、Network、Address Locators等。 ArcSDE Geodatabase通过空间数据引擎ArcSDE可以用传统的关系数据库对空间地理数据加以管理和处理，提供必要的空间关系运算和空间分析功能，实现客户/服务器体系结构，地理空间数据的共享和互操作等。允许ArcGIS在多种数据库平台上管理地理信息，这些平台包括Oracle，Microsoft SQL Server, IBM
业务流程图与数据流程图的比较
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物
质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示 对数据流程图的基本符号解释如下: 外部实体表示数据流的始发点或终止点。原则上讲, 它不属于数据流程图的核心部分, 只是数据流程图的外围环境部分。在实际问题中它可能是人员、计算机外设、系统外部的文件等。