按某字段属性值分类导出
第6章 大数据分析与挖掘习题答案
（1）请阐述什么是大数据分析。
大数据分析的主要任务主要有：第一类是预测任务，目标是根据某些属性的值，预测另外一些特定属性的值。
被预测的属性一般称为目标变量或因变量，被用来做预测的属性称为解释变量和自变量；第二类是描述任务，目标是导出概括数据中潜在联系的模式，包括相关、趋势、聚类、轨迹和异常等。
描述性任务通常是探查性的，常常需要后处理技术来验证和解释结果。
具体可分为分类、回归、关联分析、聚类分析、推荐系统、异常检测、链接分析等几种。
（2）大数据分析的类型有哪些？大数据分析主要有描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析等。
（3）举例两种数据挖掘的应用场景？（1）电子邮件系统中垃圾邮件的判断电子邮件系统判断一封Email是否属于垃圾邮件。
这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。
它的主要原理就是，根据电子邮件中的词汇，是否经常出现在垃圾邮件中进行判断。
例如，如果一份电子邮件的正文中包含“推广”、“广告”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
（2）金融领域中金融产品的推广营销针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。
然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效地细分客户。
将全体客户划分为诸如：理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者等。
其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
（4）简述数据挖掘的分类算法及应用。
K-Means算法也叫作k均值聚类算法，它是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的。
决策树算法是一种能解决分类或回归问题的机器学习算法，它是一种典型的分类方法，最早产生于上世纪60年代。
决策树算法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，因此在本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
黑盒测试方法习题及答案
//模板说明//凡是用//开头的行都是注释行，不会作为试题内容导入到题库中//每个试题间用空行隔开//试题的开头行是题干，前面不能有注释行并列在上面，否则这个试题都无效；如要注释则在注释后再加一空行隔开/题干、内容、答案、分数、难度、试题分类和题型是一个试题必须项，其它的都是可选的，可选的属性可以不写//试题开头可以有序号，格式为"序号.", 后接题干内容；也可以不写序号，系统会自动加上序号以便区分试题//作为格式用的符号如":"，"."是不分半角全角的，半角全角都有效//可选项直接在题干后以字母和点开头，如A.、B.并且要求大写。
//编号可以不要。
没有编号是新增，有编号则是修改现有试题，例子中给出的都没有给出编号//可用的题型有：单选题、多选题、判断题、填空题、问答题、组合题、解答题//解答题需要给出操作题类型，如操作题类型:Word//填空题的空位处用三个或三个以上的"_",即"___"来表示，用"|"来分隔多个空的答案，如果一个空有多个标准答案请用"&"隔开//答题时间格式为00:00:00,即 "小时:分钟:秒"//可用的状态有：正常、禁用，如果没有，则默认为正常//可用的操作题类型有:Word、Excel、PowerPoint、Visio,默认为Word//如果试题内容里有换行，则必需要在这段内容前后分别用”{回车换行....回车换行}”括起来。
//如果试题内容中包含有'{'或'}'，请用'\'把它们转义为: '\{'或'\}'。
//如果试题内容中包括有'<'或'>'，表示为尖号时请分别用'< '、'> '替换；表示为大于或小于时,请用全角格式下的'＜'或'＞'来表示；表示为标签时,请'<'与'>'对称使用。
面向属性值分类的决策树研究
２ ０ １ ３年 ８月
成
都
信息工Fra bibliotek程学
院
学
报
Ｖ０ １ ． ２ ８ Ｎｏ ． ４
Ａｕ ｇ．２０ １ ３
Ｊ ＯＵＲＮ ＡＬ Ｏ ＦＣＨ Ｅ ＮＧＤ Ｕ ＵＮＩ ＶＥ Ｒ Ｓ Ｉ ＴＹ ＯＦ Ｉ ＮＦ ＯＲ ＭＡ ＴＩ ＯＮ ＴＥ Ｃ Ｈ ＮＯＬ Ｏ ＧＹ
文 章 编 号 ：１ ６ ７ １ — １ ７ ４ ２ ｛ ２ ０ １ ３ ｝ ０ ４ — ０ ３ ４ ７ — ０ ６
文献标志码 ： Ａ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ １ ８ ． ３
Ｏ 引 言
当前单属性决策树主要存在准确性差 的问题 ， 其主要原 因是只利用单个属性对决策属性的关 系作为判优原 则， 而没有对后续数据 的划分预测 。例如信息增益构造决策树是一种 以单属性信息量的大小判定属性分辨力 的 局部判优策略【 ； 基于粗糙集的决策树［ ２ Ｊ 以属性约简为基础 ， 只以条件属性集可否对决策属性分辨为前提 ， 对建 优树有效的属性往往被约简 ； 多划分属性决策树虽有对后续划分 的预测功能， 但随着划分属性个数 的增大计 算的复杂度显著增大 ， 其主要原 因是在 Ｎ 个属性中取 Ｍ 个组合数量多。而上述算法采用概率或指数、 对数运算 都会大大增加计算 的复杂度。
由上述分析可知 ， 需要找到一种判别范 围广 以解决精准问题 ， 算式简洁以解决计算复杂度高问题的算法。这 种方法既考虑当前层的分辨能力 ， 也能测定其后续层 的分辨趋势 ， 达到生成树 的叶结点尽量集中在上层 以减少结 点深度 ， 因为最优决策树具有叶子容量越大（ 叶结点数越少 ） 且树枝越少 的特点。根据粒 ［ ４ － ５ ］ 理论 ， 将条件属性
Arcgis属性表操作讲解
ArcGIS提供了强大的地图制作和 空间分析工具，帮助用户更好地 理解和管理地理信息数据。
属性表的重要性
属性表是ArcGIS中用于存储和管理地 理要素属性信息的数据表。
属性表包含了地理要素的各种属性字 段，如名称、类型、面积等，是进行 空间分析和地图制作的重要基础数据。
02
创建和打开属性表
创建新的属性表
未来，属性表操作将更加智能化和自动化，例如通过机器学习和 人工智能技术实现自动分类、自动识别和自动提取等功能。
同时，随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，属性表操作 将面临更多的挑战和机遇，需要不断更新和完善相关技术和方法， 以适应不断变化的需求和应用场景。
THANKS
感谢观看
关联矢量数据
通过属性表，可以关联到其他矢量数据图层，实现属性信息 在图层间的传递和共享。
联合查询
基于属性表，可以执行跨图层的联合查询，获取不同矢量数 据图层间的关联信息。
与栅格数据的关联
属性表与栅格数据关联
通过属性表，可以关联到栅格数据，实现基 于属性的栅格数据筛选和提取。
栅格数据属性提取
基于属性表，可以从栅格数据中提取特定的 属性信息，如提取特定区域的平均高程值。
空间查询
空间关系筛选
空间查询允许用户基于空间关系对属性表进行筛选。例如，用户可以筛选出与指定点、线或面具有相 交、包含或距离等空间关系的要素。
05
属性表数据转换与导出
数据导
导出整个属性表
将整个属性表导出为CSV、Excel等格式，方便与其 他软件进行数据交换和共享。
导出特定字段
仅导出属性表中的特定字段，满足用户对特定数据的 需求。
与地图文档的关联
地图文档与属性表关联
GISoffice使用说明
contents
目录
• GISoffice软件介绍 • 安装与配置 • 基本操作与界面介绍 • 数据输入与编辑 • 空间分析功能应用 • 地图制作与可视化表达 • 输出与共享成果
01
GISoffice软件介绍
软件背景及功能
背景
GISoffice是一款专业的地理信息系 统（GIS）软件，旨在为用户提供全 面的空间数据管理和分析功能。
可选择共享的图层、属性信息、样式设置等 。
共享平台选择
支持与多个在线GIS共享平台集成，如 ArcGIS Online、Google Maps等。
共享链接生成
生成共享链接，方便他人查看和编辑共享内 容。
THANK YOU
编辑工具
提供添加、删除、修改等编辑 工具，支持对点、线、面等要 素进行编辑。
属性编辑
在属性表中可以直接修改要素 的属性信息，如名称、类型、 值等。
批量处理
支持对多个要素进行批量处理 ，如批量修改属性、批量移动
等，提高编辑效率。
05
空间分析功能应用
缓冲区分析
创建缓冲区
01
根据指定的距离或时间阈值，在点、线、面等地理要素周围创
建缓冲区。
缓冲区查询
02
查询位于指定缓冲区内的地理要素，以及它们与缓冲区的空间
关系。
缓冲区统计
03
统计指定缓冲区内地理要素的数量、面积、长度等属性信息。
叠加分析
图层叠加
将多个图层进行叠加，生成新的图层，同时保留原图层的属性信 息。
属性叠加
将两个或多个图层中具有相同空间位置的地理要素的属性信息进 行叠加。
04
数据输入与编辑
数据挖掘原理与实践 蒋盛益 答案
数据挖掘原理与实践蒋盛益答案习题参考答案第 1 章绪论1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。
答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。
数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据信息。
实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。
随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。
但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。
而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。
ArcGIS里导出属性表
第一个：
第一步：在Arctoolbox 里右键点击，选择“New toolbox”, 在新建立的“Toolbox”上点右键，然后点“Add”——“ Tool”—— Data Interoperability Tools
第二步：双击Quick export，然后再“input layer”里选择要导出的数据表所在的层。在“output dataset”点击右边的“…”，然后在”Format”右边点击“…”选择要导出的数据类型，在“Dataset”里选择事先建好的数据文件（在导出数据前先建一个数据库，类型和要导出的类型一致）。最后点击“OK”就可以了。
第二个：导出dbf表
ArcCatalog 中找到该属性表所在的位置，右键单击，点击“export”，然后点击“To Geodtabase （singln”中选择数据库名称（事先建好数据库），输入数据表名称，点击“OK”。
eCognition基本操作流程
eCognition基本操作流程一、基本流程影像分割→特征选择和特征视图→影像分类→输出分类结果二、实例演示（一）新建工程打开易康软件后，会提示两种模式，一种是【Quick Map Mode】，称之为快速制图模式,另一种是【Rule Set Mode】,称之为规则开发模式.前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制,但是提供的功能有限，而且不能建立规则集;因此这里选择规则开发模式,如图所示.点击【OK】后进入软件的主界面，如下图所示红色边框里是四种视图类型，这里选中的是第四种【Developer Rulesets】点击【Create New Project】,弹出如下图所示的界面，选择需要处理的遥感影像：选中影像后点击【OK】，用户将能看到【Create Project】对话框，在该对话框中【Project Name】使用英文名称命名工程,【Map】里能够看到当前打开的影像的坐标系统、空间分辨率、影像大小等信息，【Map】下面显示的是影像波段的别名【Image Layer Alias】、位置等信息,然后再往下【Thematic Layer Alias】用于插入一些辅助分类的专题数据，例如我们常用的矢量数据。
我们可以将整幅影像加载进来，也可以只处理一部分影像,这时需要点击【Subset Selection】,然后会弹出对话框,可以用鼠标对感兴趣的区域进行框选。
这里我们默认将整幅影像导入到易康中，如果你想对已经新建立的工程进行一些修改，例如再导入其他波段或影像，可以点击【File】-【Modify Open Object】.工程建立好后如下图所示:建立好工程后，可以改变影像的显示方式，包括波段组合和影像缩放操作，如图所示为易康提供的影像显示的工具栏，红色边框选中的工具为编辑波段组合，该工具前面的四种工具是各种波段组合显示的快捷工具，例如第一个是单波段显示即灰度显示,第二个是按顺序给定三种波段组合显示效果，第三个是前一种波段组合显示效果，第四个是后一种波段组合显示效果。
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按字段属性值分类导出数据
@by Tsonghua
比如，左侧表中lev值共有a b c d 四种，要求按照lev值分类输出 a.shp，b.shp，c.shp，d.shp。
也就是把lev ="a" 的所有的导出为a.shp，其余类推
ArcGIS Desktop
1.原始的方法：select by attribute\ [lev]='a' 选出来，然后export \selected records。
分作多次处理。
缺点：要多次选择，多次导出
2.Arctoolbox：Arctoolbox\Extract\select 在Expression\SQL中输入[lev]='a' 确定。
这里较之上面，方便之处在于把查询和导出放到一步做^^
缺点：多次打开工具，分批处理
改进版：右键select\batch （批处理）
FME（Spatial ETL Tool）
1.Fanout By Attribute：在目标层打开Feature Type Properties，勾选Fanout By Attribute，在下面下拉框中选分类字段
2.AttributeFilter 函数：
Tips：
FME中的拷贝字段以及创建自动连接
综上，最方便的还是Fanout 啦！。