11属性数据分析
地理信息系统原理试卷34936
地理信息系统原理试卷一、名词解释1.GIS2。
数据3.信息4.地图5。
地理信息6。
地理系统7.地理数据8.几何数据9.关系数据10.属性数据11。
拓扑结构12。
拓扑邻接13。
拓扑包含14。
拓扑关联15。
空间数据结构16。
矢量结构17.栅格结构18.中心点法19。
面积占优法20。
长度占优法21.地理数据编码22.数据质量23.数据冗余24.精度25.数据质量控制26。
数据项27.记录28.文件29。
顺序文件30.随机文件31。
索引文件32.倒排文件33.数据库34.模式35。
DBMS36。
数据库模型37.关系模型38.层次模型39.网状模型1.数据字典2.数据采集3.数据更新4。
数据处理5。
数据内插6.邻近元法7.DEM8.缓冲区9.空间变换10。
空间聚合11。
网络12.仿真模型13.决策14.DSS15。
空间决策支持16。
电子地图17.结构化决策18。
半结构化决策19.非结构化决策20。
合成叠置21。
统计叠置二、地理信息系统填空题1.信息时代以信息资源的和为特性.GIS技术的兴起,又使地理学向精密科学迈进。
GIS脱胎于，是和分析地理空间数据的一种技术系统.是GIS的科学依据，GIS是研究的科学技术保证。
、、和三者的有机结合,即“3S”技术集成，构成地理学日臻完善的。
2。
GIS按内容可分为GIS、GIS和三大类.由于GIS本身的综合性决定了它具有广泛的用途，概括起来讲,GIS的应用功能有统计与量算、、、等。
3。
GIS主要由、、、和四部分组成。
地理信息系统的发展经历了个阶段,起步阶段注重于的地学处理、发展阶段注重于地理信息的、推广应用阶段注重于分析和用户时代注重于.我国GIS 起步稍晚，比世界上发达国家晚年左右。
4。
地理数据一般具有特征、特征和特征三个基本特征,包括数据、数据和数据相互联系的三个方面。
地理信息的主要特征有、具有和十分明显。
5。
在GIS中，常用的空间数据有结构和结构两种。
结构的特点是定位明显,；结构的特点是定位隐含，.其中结构数据的获取主要通过手工网格法、法、分类影象输入法和法四种方法得到.6。
2015年7月11日出生的宝宝生辰八字五行查询
本文数据分析来源：好运来起名网提示:以下为2015年7月11日全天生辰八字分析,每1小时一组数据,一共24组,如果您宝宝是2015年7月11日生的,您只要对照对应的小时,就能查到宝宝的八字公历：2015年7月11日0时(星期六)农历：乙未年五月廿六日子时春节：2月19日 / 立春：2月4日11时天运五行：金 / 甲午乙未沙中金纳音：沙中金杨柳木霹雳火桑怀木八字：乙未癸未戊子壬子五行：木土水土土水水水 (五行缺金火)生肖：羊 / 本命佛：大日如来五行统计：1木，0火，3土，0金，4水。
五行缺火金；日主天干为土；同类为：土火；异类为：木水金。
〖同类得分〗：土2.32，火0.66，共计2.98分；〖异类得分〗：木1.46，水4，金0，共计5.46分；〖差值〗：-2.48分；〖综合旺衰得分〗：-2.48分，「八字偏弱」；〖八字喜用神〗：八字偏弱，八字喜「火」，「火」就是此八字的「喜用神」，起名时建议带五行属性为火的汉字。
公历：2015年7月11日1时(星期六)农历：乙未年五月廿六日丑时春节：2月19日 / 立春：2月4日11时天运五行：金 / 甲午乙未沙中金纳音：沙中金杨柳木霹雳火桑怀木八字：乙未癸未戊子癸丑五行：木土水土土水水土 (五行缺金火)生肖：羊 / 本命佛：大日如来五行统计：1木，0火，4土，0金，3水。
五行缺火金；日主天干为土；同类为：土火；异类为：木水金。
〖同类得分〗：土2.9，火0.66，共计3.56分；〖异类得分〗：木1.46，水3.3，金0.22，共计4.98分；〖差值〗：-1.42分；〖综合旺衰得分〗：-1.42分，「八字偏弱」；〖八字喜用神〗：八字偏弱，八字喜「火」，「火」就是此八字的「喜用神」，起名时建议带五行属性为火的汉字。
公历：2015年7月11日2时(星期六)农历：乙未年五月廿六日丑时春节：2月19日 / 立春：2月4日11时天运五行：金 / 甲午乙未沙中金纳音：沙中金杨柳木霹雳火桑怀木八字：乙未癸未戊子癸丑五行：木土水土土水水土 (五行缺金火)生肖：羊 / 本命佛：大日如来五行统计：1木，0火，4土，0金，3水。
数据分析的特征选择实例分析
数据分析的特征选择实例分析1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤：(l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。
以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。
(2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。
以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。
一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。
(3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。
浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。
虽然可能无法对每一个细节做到这一点，但是通过查看生成的模型，就可能发现重要的特征。
(4)查询数据挖掘模型的数据:一旦建立模型，该数据就可用于决策支持了。
(5)维护数据挖掘模型:数据模型建立好后，初始数据的特征，如有效性，可能发生改变。
一些信息的改变会对精度产生很大的影响，因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。
因而，维护数据挖掘模型是非常重要的环节。
聚类分析是数据挖掘采用的核心技术，成为该研究领域中一个非常活跃的研究课题。
聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想，根据事物的特征，对其进行聚类或分类。
作为数据挖掘的一个重要研究方向，聚类分析越来越得到人们的关注。
聚类的输入是一组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。
通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。
2.特征选择与聚类分析算法Relief为一系列算法，它包括最早提出的Relief以及后来拓展的Relief和ReliefF，其中ReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的，下面仅介绍一下针对分类问题的Relief和ReliefF算法。
2.1Relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。
第11章 数据分析报告简介
11.1.3 数据分析报告编写流程
数据分析报告的编写主要包括以下4个步骤，根据决策难题研究方案思路，收集、处理与分析数据，编写报告初稿，修改 及定稿。
确定研究 方案
处理数据
编写初稿
确定报告
3
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第1章 员工资料管理
11.1.4 数据分析报告编写原则
在编写报告时，要注意几项原则。
1．主题要 突出 6．方法要 与时俱进 5．态度要 端正 4．语言要 简洁准确 2．结构要 严谨 3．数据要 真实
2．标题的制作要求
标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达 基本观点，要做到文题相符，具有高度的概括性，用较少的文字 集中、准确、简洁地进行表述。 3．标题的艺术性 要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适 当运用修辞手法进行突出和强调。
5
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第1章 员工资料管理
11.2.2 目录
1
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11.1 关于数据分析报告
并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。
第1章 员工资料管理
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析某项事物的现状、问题、原因、本质和规则，
11.1.1 数据分析报告分类
由于数据分析报告的对象、内容、时间、方法等情况的不同，因而存在着不同形式的报告类型。
4
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11.2 数据分析报告结构
客户需求，得到的数据分析报告也有不同的结构。
第1章 员工资料管理
数据分析报告具有特定的结构，但是这种结构并不是一成不变的，不同的数据分析师、不同性质的数据分析及不同的
11.2.1 标题页
数据分析报告的标题要和本报告所要表达的主题一致，标题文字应尽量简练，可以采用正、副标题的形式，正标题表 达分析的主题，副标题具体表明分析的单位和问题。 1．标题常用的类型 标题的形式分为解释基本观点、概括主要内容、交代分析 主题和和提出问题4种类型。
11-第11章 号码分析数据
目录第11章号码分析数据..........................................................................................................11-111.1 背景知识.........................................................................................................................11-111.1.1 呼叫字冠..............................................................................................................11-111.1.2 DigitMap..............................................................................................................11-211.1.3 号码变换..............................................................................................................11-411.1.4 号码分析的顺序...................................................................................................11-611.2 配置号码分析数据..........................................................................................................11-611.2.1 配置概述..............................................................................................................11-611.2.2 增加呼叫字冠.....................................................................................................11-1011.2.3 修改DigitMap（可选）......................................................................................11-1511.2.4 设置释放方式（可选）......................................................................................11-1611.2.5 增加号码变换（可选）......................................................................................11-1811.2.6 增加主叫分析（可选）......................................................................................11-1911.2.7 增加号首处理（可选）......................................................................................11-2111.2.8 增加失败处理（可选）......................................................................................11-2511.2.9 增加补充信令（可选）......................................................................................11-27第11章号码分析数据11.1 背景知识11.1.1 呼叫字冠1. 呼叫字冠的基本概念呼叫字冠是被叫号码的前缀，是被叫号码中从第一位开始且连续的一串号码，它既可以是被叫号码的前一位或前几位号码，也可以是被叫号码的全部号码，也就是说，呼叫字冠是被叫号码的一个子集。
《SAS软件与统计应用教程》第九章 属性(分类)数据分析
对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
这是一张具有r行和c列的一般列联表，称它为rc表。 其中，第i行第j列的单元表示为单元ij。交叉表常给出在 所有行变量和列变量的组合中的观测个数。表中的总观
测个数用n表示，在单元ij中的观测个数表示为nij，称为 单元频数。
9.1.2 属性变量关联性分析
对于不同的属性变量，从列联表中可以得到它们联合
H0：变量之间独立；
H1：变量之间不独立
1. 2检验
在双向表的情形下，如果行变量与列变量无关联性的
原假设H0成立，则列联表中各行的相对分布应近似相等，
即
nij
nij i
（j = 1，2，…，c）
nij
n
或
j
nij
j
nij
i
n
nij
def
mi（j j
=
1，2，…，c）
其中mij称为列联表中单元ij在无关联性假设下的期望频
其中min[(r – 1)(c – 1)]表示取(r – 1)，(c – 1)中较小的一
个。V = 0，表示两个变量相互独立，|V | = 1，表示变量
之间完全相关。
9.1.4 有序变量关联性分析
对于数值变量，可以计算两两的相关系数。属性变量 因为没有数值概念所以不能计算相关系数，但对于两个 有序变量可以计算类似于相关系数的关联性量度。用来 度量有序变量关联程度的统计量有γ统计量、τb统计量 和τc统计量等。这几个统计量均由以下定义的观测对一 致或不一致的个数（即P和Q）来计算。
数学核心素养11个核心词
数学核心素养11个核心词数学六大核心素养如下：1、数学运算。
【数学运算】是指在明晰运算对象的基础上，依据运算法则解决数学问题的过程。
主要包括：理解运算对象，掌握运算法则，探究运算方向，选择运算方法，设计运算程序，求得运算结果等。
数学运算是数学活动的基本形式，是演绎推理的一种形式，是得到数学结果的重要手段。
2、逻辑推理。
逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据逻辑规则推出一个命题的思维过程，主要有两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。
3、直观想象。
直观想象是指借助几何直观和空间想象感知事物的形态与变化，利用图形理解、解决数学问题的过程。
包括借助空间认识事物的位置关系、形态变化、运动规律。
4、数学建模。
数学建模是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过程。
主要包括：在实际情境中从数学的视角发现问题、提出问题，分析问题、构建模型，求解结论，验证结果并改进模型，最终解决实际问题。
5、数据分析。
数据分析是指针对研究对象获得相关数据，运用统计方法对数据中的有用信息进行分析和推断，形成知识的过程。
主要包括：收集数据，整理数据，提取信息，构建模型对信息进行分析、推断，获得结论。
6、数学抽象。
数学抽象是指舍去事物的一切物理属性，得到数学研究对象的思维过程。
主要有从数量与数量关系、图形与图形关系中抽象出数学概念及概念之间的关系，从事物的具体背景中抽象出一般规律和结构，并且用数学符号或者数学术语予以表征。
双十一11销售数据报表分析总结汇报
丝袜
10%
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引消费者的注 意、提高网店的流量、增加店内的销售额
30%
29%
24%
17%
Category 1 Category 2 Category 3 Category 4
热销单品分析
Business Plan
热销单品
Successful project display
品类销售分析
BUSINESS PLAN
电子产品
配件
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引消费者的注 意、提高网店的流量、增加店内的销售额
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引消费者的注 意、提高网店的流量、增加店内的销售额
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引消费者的注 意、提高网店的流量、增加店内的销售额
75% 56%
83% 75%
9% 10%
23%
58%
店面1
店面2
店面3
店面4
90’s后
电商大促之时，利用各类营销手段、 吸引消费者的注意、提高网店的流 量、增加店内的销售额
顾客分析
Business Plan
80’s后
电商大促之时，利用各类营销手段、 吸引消费者的注意、提高网店的流 量、增加店内的销售额
物流
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引 消费者的注意、提高网店的流量、增加店 内的销售额
包装
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引 消费者的注意、提高网店的流量、增加店 内的销售额
备货
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引 消费者的注意、提高网店的流量、增加店 内的销售额
客服
电商大促之时，利用各类营销手段、吸引 消费者的注意、提高网店的流量、增加店 内的销售额
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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）。
完成后，保存此工程文件。
文件合并后的效果图
四、实验报告要求
将包含上述完成的工程文件及各项目文件的文件夹复制，粘贴进“学号姓名”文件夹内，然后提交此文件夹。
五、思考题
1．若想获取各乡的小麦、玉米、水稻三者之和，应该怎样做，尝试所提供的数据完成此任务？
2．分析计数统计与累计统计的区别？若要将图上面积换算为实地面积，在属性分析中应该怎样做？。