地理建模ModelBuilder土壤侵蚀危险性建模分析

实验八、Model Builder 土壤侵蚀危险性建模分析(综合

实验)

模型生成器(ModelBuilder)为设计和实现空间处理模型提供了一个图形化的建模环

境。模型是以流程图的形式表示，它通过工具将数据串起来以创建高级的功能和流程。你可以将工具和数据集拖动到一个模型中，然后按照有序的步骤把它们连接起来以实现复杂的GIS任务。通过对本次练习，我们可以认识如何在ModelBuilder环境下通过绘制数据处理

流程图的方式实现空间分析过程的自动化，加深对地理建模过程的认识，对各种GIS分析工具的用途有深入的理解。

1. 认识ModelBuilder操作界面135

2. 确定目标，加载数据135

3. 创建模型136

4. 编辑模型139

5. 执行模型，查看结果153

1.认识ModelBuilder操作界面

1:添加硬盘上的数据或工具到模型中，数据也可以从ArcMap或ArcCatalog从直接拖到模型中，工具可以直接从Arctoolbox直接拖到模型中

2:显示全部模型要素，并充满ModelBuilder窗口

3:自由缩放，点击此按钮后，按住鼠标不放可，向上或向下移动鼠标可以自由缩放ModelBuilder中的流程图

4:选择，用以选择模型中的数据图框，工具图框

5:添加连接，将数据和工具连接起来

6:运行选中的处理过程或整个模型

2.确定目标，加载数据

目标：获取［土壤侵蚀危险性分布图］因子确定：坡度、土壤类型、植被覆盖

数据：矢量数据：研究区界线(Study Area)、植被(Vegetation)，栅格数据：土壤类型栅

格(Soilsgrid)

(1) 在ArcMap中新建一个地图文档

(2) 添加矢量数据：StudyArea、Vegetation、栅格数据Soilsgrid (同时选中：在点击的

同时按住Shift)

(3) 打开Arctoolbox，激活Spatial Analyst空间分析扩和3D分析扩展模块(执行

菜单命令［工具］＞＞［扩展］，在出现的对话框中选中“空间分析模块”和“ 3D分析”)

(4) 根据Vegetaion中的属性［VegTYPE］设置植被图层的符号为［唯一值渲染］，根

据SoilsGrid图层中属性［S_Value］设置土壤类型栅格的符号为［唯一值渲染］，设置图层StudyArea的边界和填充，并调整各图层的顺序得到如下下效果:

(5)保存地图文档为［Ex8.mxd］

3■创建模型

在上一步操作的基础上进行

(1) 在ArcMap中，打

开Arctoolbox，执行菜单命令：［工具］＞＞［选项］,在［选项］设置对话框中，设置［空间处理］选项页中［我的工具箱位置］，将其指定为某个路径，比如

［d:\arcgis］,因为以下建立的模型将会被保存到后缀为［.tbx］的文件中，而这个文件是保存在以上设定的路径下的.

柵格CAI 内容列表D砒玄Inter op er ability

常规 |数据窗口布局观图空间处理表格

确走取消应用00

(2) 在Arctoolbox中，右键点击根目标［Arctoolbox］,在右键菜单中执行［新的工具箱］命令，将会在［d:\arcgis］创建一个工具箱，将新建工具箱改名，比如［geosptial］

(3) 右键点击新建的工具箱［geosptial ］,在右键菜单中，执行命令：［新建］＞＞［模型］, 将打开［ModelBuilder ］应用程序窗口：

注意：对已存在的模型，右键点击模型后，选择

［编辑］也可以打开［ModelBuilder ］窗

口，对已存在的模型进行编辑。收藏夹

I 素引一 L

按素.

4.编辑模型

在上一步基础上进行

(1)在［ModelBuilder］窗口中，执行菜单命令：［模型］＞＞［模型

属性］

在［常规］选项页中，设置模型的名称及标注

通过在［环境设置］中，设定［常规设置］的［输岀范围］为［Same As Layer "StudyArea "］

(2)在［ModelBuilder ］窗口中，执行菜单命令：［模型］＞＞［图解属性

］在［环境变量］选项页中设置分析范围为研究区范围

数据分析算法与模型一附答案

精品文档数据分析算法与模型模拟题（一）一、计算题（共4题，100分） 1、影响中国人口自然增长率的因素有很多，据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）：表1 中国人口增长率及相关数据人口自然增长率国民总收入居民消费价格指数增长人均GDP 年份（元）率（（亿元） CPI（%。））% 1366 15037 1988 15.73 18.8 1519 1989 18 17001 15.04 1644 18718 1990 14.39 3.1 1893 21826 3.4 1991 12.98 2311 26937 11.6 6.4 1992 2998 35260 14.7 11.45 1993 4044 48108 1994 24.1 11.21 5046 17.1 10.55 59811 1995 5846 70142 1996 10.42 8.3 6420 10.06 1997 2.8 78061 -0.8 1998 9.14 83024 6796 8.18 7159 1999 88479 -1.4 7858 2000 0.4 7.58 98000 精品文档．精品文档

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。一、比较法比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。（1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低

D.人口净迁入量减少（2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

大数据与中国商业地理分析

大数据与中国商业地理分析作者：McKinsey China|九月10, 2013| 城市化与可持续发展, 技术，媒体与通信, 麦肯锡季刊| 从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者，宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队，来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 ——“80%的商业数据都是带有地理信息的” ——“商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上” ——“选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的…风水?先生” 科学选出最优位置我们服务过一家全国股份制商业银行，该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在（潜在）顾客集中的区域，方便个人及企

业客户的业务办理，同时要避免选择过度竞争的区域，确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置？而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值，深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈，仅凭个人或者小团队的有限知识和商业直觉是远远不够的。我们认为，一个可行的方案是，利用这些城市的矢量地图并加载更细层面的经济、人口和地理数据，借助地理信息系统（GIS）来实现批量处理和定量分析。打个比方，风水先生一旦配备了现代化装备，就升级成为商业地理分析专家，他们凭借商业地理数据帮助客户寻找并确定城市中的最优位置。为了帮助这家股份制银行挑选最有利位置，我们采取了抽丝剥茧层层深入的方法，从街道到商业楼宇，对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过200 个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息，将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来，深入到每一个街道分区内部，根据分区特征、商业信息点的分布与区域聚集度进行打分，结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置（见图1）。

数据分析建模简介

数据分析建模简介观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子开普勒三定律数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。观测数据可以视为实验模型。数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识（1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出；（2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论；（3）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；

（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。（5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。（6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。（7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤第一步：探索性数据分析目的：通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。第二步：模型选定分析目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。第三步：推断分析目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

地理建模原理实验报告

地理建模原理实验报告学号：201220310262 姓名：高义丰班级：1223102 专业：地理信息系统指导老师：陵南燕 2015年6月27日

目录一、实习项目 (3) 二、实习目的 (3) 三、实习内容 (3) 1、简单相关分析 (3) 2、偏相关 (5) 3、距离过程 (6) 4、因子分析 (7) 5、回归分析 (9) 6、多元线性回归 (11) 7、时序分析 (12) 8、实习总结 (15)

一、实习项目 1.学习SPSS软件，学会如何该软件进行因子分析与回归分析（课堂）； 2.学习SPSS软件，学会如何该软件随机时序分析（课堂）； 3.利用SPSS软件，完成数据文件里的一系列操作。二、实习目的在实习后根据老师讲解的内容能够对spss软件有所了解并能够掌握如何用统计软件进行相关分析、因子分析和回归分析等用实习数据完成此类实习操作，相关分析与回归分析有相关系数、相关分析与偏相关分析、距离分析。三、实习内容 1、简单相关分析在进行相关分析时，散点图是重要的工具，分析前应先做散点图，以初步确定两个变量间是否存在相关趋势，该趋势是否为直线趋势，以及数据中是否存在异常点。否则可能的出错误结论。输入数据后，依次单击Graphs—Scatterplot 散点图确定两个变量间是否存在相关趋势，该趋势是否为直线趋势

Bivariate相关分析的步骤：（1）输入数据后，依次单击Analyze—Correlate—Bivariate，打开Bivariate Correlations 对话框。如图打开双变量相关后在点选项就会得到结果图右边结果，如图设置即可得到结果结果分析：描述性统计量表，如下：

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

地理建模原理与方法

《地理建模原理与方法》教学大纲一、课程简介课程编号：课程名称：地理建模原理与方法课程类型：学科基础课（必修）学时：72 学分：3 开课学期：7 开课对象：地理信息系统专业先修课程：高等数学、概率论与数理统计、线性代数参考教材：徐建华，《现代地理学中的数学方法》，高等教育出版社，2006 二、课程性质与教学目标地理建模原理与方法学主要讨论数学方法在地理学中的应用，运用数学方法进行地理建模，解决地理问题。本课程是地理科学系本科生（包括地理科学、资源环境与城乡规划管理和地理信息系统三个专业）的必修课程和专业类基础课。本课程通过对现代地理学中数学方法的基本概念、基本理论和基本方法的讲授和多媒体演示，软件操作等教学环节，达到如下目标： 1.让学生掌握现代地理学数学方法的产生背景、基础知识、常用方法，建立起定量概念和地理学方法论的基础，了解学科发展的特点和趋势。 2.培养学生用定量的观点认识和研究地理（自然和人文）现象及其变化规律，通过本课程的学习能够看懂相关科技文献中所应用的一些常用计量方法，理解计量地理学在实际工作中的意义和作用。 3.使学生能够运用一般的数学方法来描述、分析和解决实际地理学问题，正确处理资料，根据实际的地理研究对象，建立起适宜的数学模型。并对模型分析的结果给予专业上的解释，把数理逻辑同现实问题紧密结合。 4.通过做练习、多媒体演示等教学过程，培养学生的实际动手能力。同时，该课程重视新理论、新技术讲授，与时俱进，培养学生解决实际问题的能力和从事科学研究的素养，为后继课程的学习服务。三、教学内容、基本要求及学时分配

（教学要求：A—熟练掌握；B—理解或掌握；C—了解）四、教学与考核方式本课程注重学生实践能力的培养，采用课堂讲授与具体实践相结合的教学方式。由于地理建模中涉及的数学方法多，理论性较强等特点，所以本课程采用课堂讲解，多媒体演示、上机操作练习辅助的授课方式。考试方式为平时作业考核（占20%）和书面闭卷考试（80%）。五、参考书目 1. 徐建华编，《现代地理学中的数学方法》，高等教育出版社，2006； 2. 韦玉春编，《地理建模原理与方法》，科学出版社，2005； 3. 赵鹏大编，《定量地学方法及应用》，高等教育出版社，2004。修订者：XXX 审定者：XXX

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

地理数据的步整理

第一章地理数据的初步整理第一节地理数据的类型、特征及其采集一、地理数据的类型根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。（一）空间数据空间数据，主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。（二）属性数据属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。表1.1 间隔尺度数据区域年平均气温（℃）年降水量（mm ）土地面积（hm 2）人口（人）国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数）年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56

地理数据模型

Usi ng ArcCatalog》、《Usi ng ArcMap》及《Using ArcToolbox Building a Geodatabase 《Modeling Our W orld》与《The ESRI Guide to GI S Analysis》两本书分别介绍了关于GIS数据模型和空间分析的知识。地理数据模型: 矢量(vector);coverage，shape 文件和地理数据库(geodatabase) 栅格(raster):影像和格网，栅格模型特别适合存储和分析空间连续的数据不规则三角网(TIN)：一种存储和分析表面的有效方法要素数据格式：基于文件的要素模型：coverage和shape文件 Coverage：标注点(label point)、弧(arc)和多边形(polygon) Coverage中主要有三种拓扑关系：连通性(connectivity)、区域定义(area definition)和邻接性(contiguity) 叠加分析：联合（uni on ）、相交（int er se ct ）、合并（merge）、消除（dissolve）和裁剪（clip） Create Layer：可以创建图层作为读取数据的快捷方式，而不用复制这些数据到Project 文件夹中。 Create Thumbnail：创建缩略图图层中保存了数据源的快捷方式，以及数据如何在地图上显示的有关信息。由于地图存储了数据源和与之相关的符号体

系，每次将数据集添加到ArcMap地图中时，就创建了一个图层。当保存地图时，也就保存了图层信息 Projected coordinate system：投影坐标系 Geographic coordinate system;地理坐标系投影shape 文件有两个步骤：首先必须为shape 文件定义一个坐标系，然后定义输出坐标系和投影文件。可以用T o o l b o x 来实现。 1．定义坐标系：双击A rcToolbox 目录树中的D at a Management Tools ；双击Projections and Transformations，然后再双击Define Projection 工具 2．投影：在ArcToolbox的Data Management 工具中，双击Projections and Transformations 下的Feature，然后双击Project。合并地块层：先新建一个feature class，设置投影坐标系，与要合并的地块层投影一样，再对新建的feature class用load、load data，把要合并的图层分别载入。缓冲区分析：ArcToolbox目录中Analysis Tools，然后双击Proximity，再双击Buffer tool 叠加：Intersect工具？

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析在自然资源管理体制发生变革、技术发展突飞猛进、国内外形势日新月异、技术大融合、业务大整合的背景下，将自然资源调查监测与地理空间大数据紧密的结合起来，从战略和全局高度研究和谋划创新发展，对自然资源管理具有重要的意义。文章将主要对地理空间大数据服务自然资源调查监测进行分析，并展望其发展方向。标签：地理空间大数据；自然资源；调查监测前言为履行中央关于自然资源部统一行使全民所有自然资源资产所有者职责和统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责（简称“两统一”职责），2018年10月，自然资源部研究印发了《自然資源科技创新发展规划纲要》，提出了以“一核两深三系”为主体的自然资源重大科技创新战略，将构建地球系统科学核心理论支撑（“一核”），引领深地探测、深海探测国际科学前沿（“两深”），建立自然资源调查监测、国土空间优化管控、生态保护修复技术体系（“三系”）。在地理空间大数据架构下，按照自然资源调查监测的工作要求，能够建立全流程地理空间大数据技术体系。 1自然资源管理与调查监测根据自然资源部的管理职责，自然资源管理工作主要包含以下4个方面：①开展自然资源统一调查评价监测；②开展自然资源统一确权登记；③建立空间规划体系并监督实施；④自然资源保护与国土空间生态修复。其中，开展自然资源统一调查评价监测，任务包括制定自然资源调查监测制度、指标体系和统计标准；组织实施自然资源调查和监测；对自然资源调查监测成果进行汇交、管理、使用和发布等。 2地理空间大数据服务自然资源调查监测 2.1全天候立体化监测网一方面建立基于传感器的“天基—空基—地基”地球观测数据一体化获取网络，另一方面，利用基础地理信息数据、常态化数据交换获得各类专题统计分析与调查数据和互联网上的众源地理空间数据，形成满足自然资源调查监测的全天候立体化监测网，提升对监测区域的全天候和众源数据获取能力。 2.2自然资源调查监测大数据仓库面向众源、异构、动态性自然资源调查监测数据源的共建共享与集成应用，

业绩数据分析模型(终审稿)

业绩数据分析模型 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一）前言营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。营销总经理工作模型一：数据分析模型一、营销总经理数据分析流程概述数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、

发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：

地理数据库设计报告

分区耕地坡度结构图的制作姓名：学号：年级：专业：学院：指导老师：华北水利水电学院年月日

1 目的意义对耕地坡度进行分级是对耕地管理的重要前提。耕地坡地分级赋值是一个繁杂的人机交互过程，人为地判断分割面积可能造成多次反复，还极可能产生误差，特别是矢量化和分割图斑会带来拓扑错误及属性丢失的现象。通过运用ArcGIS 的可进行耕地坡度分级赋值，该方法在使用时需提供经过拓扑错误检查后带属性数据的土地利用图斑数据和坡度分级图。 2材料方法 2.1数据耕地坡度结构图制作需要用到的数据有：地类图斑.shp、线状地物.shp、注记点.shp、整饰线.shp、等高线.shp、村界.shp、遥感影像H50G044024DOM.tif，每个数据包含的内容见表1。表1 耕地坡度结构图制作需要用到的数据 2.2数据分析方法(把数据来源、数据处理与分析方法说清楚) 2.2.1数据裁切方法(研究区域边界的确定) （1）矢量数据的裁切(clip) 矢量数据的剪切用clip，该工具在（2）栅格数据的裁切(extract by mask) 栅格数据的剪切用extraction，该工具在 2.2.2影像的地理配准方法(定义数据的坐标系) 影像的地理配准用georeferencing，该工具在 2.2.3图形的矢量化方法(把多用到的矢量化方法尽量全部列出) 图形的矢量化运用Editor工具，该工具在点击Editor——Start Editing，在

Target中选择图层，进行图形矢量化。为了方便绘制，可以打开效果Effect工具条，将绘制层设置为透明(也可将地类图斑层设置为无填充) ①一般面状轮廓的画法使用Sketch Tool，沿面状地物的边界进行描绘，双击完成。 ②面状边界的跟踪矢量画法 ③岛的画法 ④面要素边界转换为线要素利用已经录入完毕的面状要素，使用面转线工具直接将所绘所有面要素边界转换为线要素。具体方法为：打开ArcToolbox，选择Data Management Tools菜单下的Features，双击Polygon To Line，即打开Polygon To Line对话框。在Input Feature中输入已画好的待转换的面层，在Output Feature Class中输入转换后的线层确定后即完成面转线。 ⑤线要素转换为面要素利用已有的线要素生成面要素 2.2.4 拓扑分析方法拓扑分析所要用到的工具topology 2.2.5矢量数据属性值的录入方法 2.2.6符号库的建立方法（1）面状符号的制作方法（2）线状符号的制作方法

地理建模与空间分析期末试题整理

一、信息、地理信息的概念及特点信息是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事物、现象等内容、数量或特征，从而向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实和知识，作为生产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。特点：客观性、适用性、传输性、共享性等。地理信息是有关地理实体和地理现象的性质、特征和运动状态的表征和一切实用的知识，它是对表达地理特征与地理现象之间关系的地理数据的解释。特点： ?空间分布性属于空间信息，其位置的识别是与数据联系在一起的，这是地理信息区别于其它类型信息的最显著的标志。 ?具有多维结构的特征即在二维空间的基础上实现多专题的第三维结构，而各个专题型实体型之间的联系是通过属性码进行的，这就为地理系统各圈层之间的综合研究提供了可能。 ?时序特征十分明显可以按照时间尺度将地理信息划分为超短期的(如台风、地震)、短期的(如江河洪水、秋季低温)、中期的(如土地利用、作物估产)、长期的(如城市化、水土流失)、超长期的(如地壳变动、气候变化)等。 ?具有丰富的信息 GIS数据库中不仅包含丰富的地理信息，还包含与地理信息有关的其它信息二、什么是GIS？它有什么特点？ GIS是一种空间信息系统，是在计算机软、硬件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。特点：数据的空间定位特征、空间关系处理的复杂性、海量数据管理能力。三、对GIS的理解 GIS的物理外壳是计算机化的技术系统 GIS的操作对象是空间数据 GIS的技术优势在于它的空间分析能力 GIS与地理学、测绘学联系紧密四、地理信息系统研究内容 GIS的基础理论、GIS的技术系统、GIS的应用方法

数据分析和数据建模

数据分析和数据建模大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。

关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。一数据分析中的角色和职责数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数

【数据分析技术系列】之用户画像数据建模方法

【数据分析技术系列】之用户画像数据建模方法目录一、什么是用户画像？ (1) 二、为什么需要用户画像 (1) 三、如何构建用户画像 (2) 3.1数据源分析 (2) 静态信息数据 (3) 动态信息数据 (3) 3.2目标分析 (3) 3.3数据建模方法 (4) 四、总结： (6)

从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始到2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。一、什么是用户画像？男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。如果用一幅图来展现，即：二、为什么需要用户画像用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜

欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。三、如何构建用户画像一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

(完整word版)GIS空间分析与建模期末复习总结

空间分析与建模复习名词解释：空间分析：采用逻辑运算、数理统计和代数运算等数学方法，对空间目标的位置、形态、分布及空间关系进行描述、分析和建模，以提取和挖掘地理空间目标的隐含信息为目标，并进一步辅助地理问题求解的空间决策支持技术。空间数据结构：是对空间数据的合理组织，是适合于计算机系统存储、管理和处理地图图形的逻辑结构，是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述与表达。空间量测：对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，元数据：描述数据及其环境的数据。空间元数据：关于地理空间数据和相关信息的描述性信息。空间尺度：数据表达的空间范围的相对大小以及地理系统中各部分规模的大小尺度转换：信息在不同层次水平尺度范围之间的变化，将某一尺度上所获得的信息和知识扩展或收缩到其他尺度上，从而实现不同尺度之间辨别、推断、预测或演绎的跨越。地图投影：将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影。地图代数：作用于不同数据层面上的基于数学运算的叠加运算重分类：将属性数据的类别合并或转换成新类，即对原来数据中的多种属性类型按照一定的原则进行重新分类滤波运算：通过一移动的窗口，对整个栅格数据进行过滤处理，将窗口最中央的像元的新值定义为窗口中像元值的加权平均值邻近度：是定性描述空间目标距离关系的重要物理量之一，表示地理空间中两个目标地物距离相近的程度。缓冲区分析、泰森多边形分析。缓冲区：是指为了识别某一地理实体或空间物体对其周围地物的影响度而在其周围建立的具有一定宽度的带状区域。缓冲区分析：对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠加分析，得到所需结果的一种空间分析方法泰森多边形：所有点连成三角形，作三角形各边的垂直平分线，每个点周围的若干垂直平分线便围成的一个多边形网络分析：是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。（理论基础：计算机图论和运筹学）自相关：空间统计分析所研究的区域中的所有的值都是非独立的，相互之间存在相关性。在空间和时间范畴内，这种相关性被称为自相关。