练习二数据更新变换实习
实习空间数据的转换与处理数据更新变换
1.背景
由于空间数据（包括地形图与DEM）都是分幅存储的，使得某一特定研究区域跨越不同图幅。
当要获取有特定边界的研究区域时，就要对数据进行裁切、拼接、提取等操作，有时还要进行相应的投影变换。
2.目的
通过练习，掌握数据提取、裁切、拼接及投影变换的方法。
3.要求
白水县跨两个DEM图幅，提取出白水县的DEM数据，并将数据转换成高斯克吕格投影系统。
获取具有投影坐标系统的特定边界DEM数据。
4.数据
1幅1：25万矢量数据（V ector），为白水县的行政范围。
地理坐标系统，其中大地基准是D_North_American_1927,参考椭球体是Clarke 1866，这是ArcGIS为Shapefile 类型的数据假设的地理坐标系统。
2幅1：25万DEM数据（DEM1和DEM2），为地理坐标系统，其中大地基准是D_Krasovsky_1940,参考椭球体是Krasovsky_1940。
图4.47 工作流程
5.操作步骤
（1）白水县行政范围的提取
1） 打开1：25万矢量数据（图4.48）。
2） 利用Analysis Tools 工具箱，Extract 工具集中的Select 工具，依据“name ”字段，
即SQL 表达式设置为“"NAME" = '白水县'”，提取出白水县地图数据（图4.49）。
A
展开Analysis Tools 工具箱，打开Extract 工具集，双击Select ，打开Select 对话框。
B
在Input Features 文本框中选择输入“E ：/ChP4/Ex1/V ector ”矢量数据。
C 在Output Feature Class 文本框键入输出的数据的路径与名称“E ：
/ChP4/Ex1/vector_Select ”。
D 单击Expression 可选文本框旁边的
按钮，打开Query Builder 对话框，设置SQL 表达式“"NAME" = '白水县'”。
E
单击OK 按钮，完成操作。
图4.48 原始矢量数据
（2） D EM 数据拼接
1） 打开白水县横跨的两幅DEM 数据，DEM1和DEM2（图4.50）。
2） 展开Data Management Tools 工具箱，利用Raster 工具集中的Mosaic To New Raster 图4.50 原始DEM 数据
图4.49 白水县矢量数据
工具进行数据拼接，得到拼接后的DEM （图4.51）。
其中，Cellsize 是默认状态，则结果数据与原始数据的栅格大小一致。
因为原始数据类型为16_BIT_UNSIGNED ，所以在Pixel type 窗口选择该类型。
A 展开Data Management Tools 工具箱，打开Raster 工具集，双击Mosaic To New
Raster ，打开Mosaic To New Raster 对话框。
B
在Input Rasters 文本框中选择DEM1和DEM2。
C
在Output Location 文本框键入输出数据存储的位置“E ：/ChP4/Ex1”。
D
在Raster dataset name with extension 文本框设置输出数据的名称“DEM ”。
E
在Pixel type 可选窗口，设置输出数据栅格的类型为16_bit_UNSIGNED 。
F
在Mosaic Mothod 可选窗口，确定镶嵌重叠部分的方法，本次拼接方法选择MEAN ，表示重叠部分的结果数据取重叠栅格的平均值。
G 单击OK 按钮，完成操作。
（3） 白水县DEM 的裁切
利用Spatial Analyst Tools 工具箱，Extraction 工具集中的Extract by Mask 工具，以白水县矢量数据裁切拼接的DEM 数据，获取白水县DEM （图4.52）。
从图4.52下面状态栏的坐标可以看出，白水县DEM 是以地理坐标系统显示的，为了便于量算以及与其它数据叠合分析，应该把地理坐标系统转换为投影坐标系统。
1） 展开Spatial Analyst Tools 工具箱，打开Extraction 工具集，双击Extract by Mask ，
打开Extract by Mask 对话框。
2） 在Input raster 文本框中选择需要裁切的栅格数据“E ：/ChP4/Ex1/DEM ”。
3） 在Input raster or feature mask data 文本框定义进行裁切数据“E ：/ChP4/Ex1/ 图4.51 DEM 拼接结果
vector_Select ”。
4） 在Output raster 文本框键入输出数据的路径与名称“E ：/ChP4/Ex1/extract_dem ”。
5） 单击OK 按钮，完成操作。
（4） 白水县DEM 的投影变换
利用Data Management Tools 工具箱，Projections and Transformations 中的Raster 工具集，选择其中的Project Raster 工具，进行白水县DEM 的投影变换。
我国大中比例尺地形图规定采用以克拉索夫斯基椭球体元素计算的高斯—克吕格投影。
因此，投影方式选择Xian 1980 GK Zone 19.prj （图4.53），即为高斯—克吕格投影，西安1980大地基准，中央经线为111°。
转换结果如图4.54所示，从下面状态栏显示的坐标可以看出，白水县的DEM 已转换为平面直角坐标。
图4.53 投影坐标系统的选择
图4.52 白水县DEM 数据
1）展开Data Management Tools工具箱，打开Projections and Transformations中的Raster工具集，双击Project Raster，打开Project Raster对话框。
2）在Input raster文本框中选择进行投影变换的栅格数据“E：/ChP4/Ex1/extract_dem”。
3）在Output raster文本框键入输出的栅格数据的路径与名称E：/ChP4/Ex1/Result/project_dem”。
4）单击Output coordinate system文本框旁边的图标，打开Spatial Reference属性对话框，单击Select按钮，打开Browe for Coordinate System对话框，选择Xian 1980 GK Zone 19.prj投影。
5）Resampling technique是选择栅格数据在新投影类型下的重采样方式，选择NEAREST。
6）单击OK按钮，完成操作。
图4.54 投影结果图。
数据库实验八-数据更新实验报告
附页实验内容：针对实验数据库ShiYan，完成下列数据更新操作。
（1）在S表中插入元组“S6，华誉，40，广州，020*******”。
（2）在J表中插入元组“J8，传感器厂”。
（3）对每一个供应商，求它为各种工程供应零件的总数量，并将此结果存入数据库。
（4）将P表中PNO值为P6的元组的COLOR属性值改为绿，WEIGHT属性值改为60。
（5）将SPJ表中前4个元组的QTY属性值统一修改为300。
（6）将S表中CITY属性名含有“京”或“津”的响应STATU属性值增加100。
（7）将供应商S2为“一汽”工程项目所供应的零件数量修改为800。
（8）将全部红色零件的颜色修改为浅红色。
（9）由S5供给J4的零件P6改为由S3供应，请在数据库中作必要的数据修改。
（10）在SPJ表中新增一列属性名为SDATE的属性列，对该表中的每一元组在SDATE属性列上填上实验当时的日期和时间。
（11）*删除所在城市为“广州”的供应商记录。
（12）*删除所有零件名称中第一个字为“螺”字的零件记录，并在供应情况表中删除响应的记录。
（13）*删除S3和S4两供应商为“三建”工程供应“螺母”或“螺丝刀”零件的响应供应情况数据信息。
实验方法、步骤以及实验结果：操作1（1）打开SQL Server查询分析器。
（2）在查询分析器中输入如下所示的SQL脚本：use shiyaninsert s(sno,sname,status,city,phone)values('S6','华誉','40','广州','020*******')操作结果：操作2（1）打开SQL Server查询分析器。
（2）在查询分析器中输入如下所示的SQL脚本：use shiyaninsert into jvalues('J8','传感器厂',null)操作结果：操作3（1）打开SQL Server查询分析器。
实验六 数据更新
实验六数据更新●实验目的：练习使用SQL的数据更新语句：Insert, Update, Delete●实验内容：1、输入验证性命令，对比得到的结果，体会命令的使用情况2、根据文字描述，写出数据更新语句，查询数据更新前后值的变化对比●实验准备：1.数据插入1.1 插入单个元组INSERTINTO <表名> [(<属性列1>[，<属性列2 >…)]VALUES (<常量1> [，<常量2>] …)1.2 插入批量元组INSERTINTO <表名> [(<属性列1>[，<属性列2 >…)]SELECT 子句2.数据更新UPDATE<表名>SET<列名>=<表达式>[，<列名>=<表达式>]…[WHERE <条件>]；3.数据删除DELETE FROM <表名>[WHERE <条件>]；实验过程（注：以下提到的成绩都是指score2列中的值）1. 新增一个学生，其基本资料如下：学号112007015，陈阳, 男，1987年2月11日出生，班级编号01，电话661123。
验证语句：select * from ustudent where sid='112007015'（所影响的行数为 1 行）2. 新增一个系，基本资料如下：系编号MA, 数学系，在NB211办公，电话88220780。
验证语句：select * from udept where did='MA'（所影响的行数为 1 行）3. 为洪玉飞老师（教师编号：03012）安排2009-2010-1学期的软件工程1班（班级编号：04）的数据库课程（课程编号：1），上课教室为nb201，每周四上午第1，2节课。
验证语句：select * from ujobtable where tid='03012'（所影响的行数为 1 行）4. 计算机科学与技术3班所有学生都选修了2009-2010-1的操作系统（课程编号为4），请记录相关信息。
数据更新与视图操作实验报告
where shopaddress='北京'
WITH CHECK OPTION
③基于多个基本表的视图创建。
例：创建北京地区所有商店的销售记录视图V3。
create view v3(shopno,prono,amount,shopaddress)
as
select sale.shopno,prono,amount,shopaddress
prono ='p01'
基于分组视图的查询。
例：查询平均销售量大于100的商店名和平均销售量。
select amountavg,shopname
from v5
where amountavg>100
（3）更新视图
①视图上插入数据。
例：向视图V1中插入新商店（s05，农工商，北京）的信息。
例：向视图V1中插入新商店（s06，家乐福，上海）的信息。
from shop,sale
where shopaddress='北京'and
shop.shopno=sale.shopno
④基于视图的视图创建。
例：创建北京地区、销售量大于100的销售记录视图V4。
create view v4
as
select shopno,prono,amount shopadress
2.修改数据
（1）修改一行数据
例：将商店s02的商店名改为红五星。
（2）修改多行数据
例：将所有商品的价格增加100元。
3.删除数据
（1）删除一行数据
例：删除s05商店的基本信息。
（2）删除多行数据
例：删除苏果商店的所有销售记录。
大数据统计实践实训报告(2篇)
第1篇一、实训背景与目的随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据以其海量、多样、快速、复杂等特点，对各个行业产生了深远的影响。
为了使我国高校学生更好地适应这一发展趋势，提高学生的数据分析能力，我校特开设了大数据统计实践实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握大数据处理的基本方法，提高数据统计分析能力，为今后从事相关领域工作打下坚实基础。
二、实训内容与方法本次实训主要包括以下内容：1. 数据采集与预处理：学习如何从各种渠道获取数据，了解数据预处理的基本方法，包括数据清洗、数据整合等。
2. 数据存储与管理：学习使用Hadoop、Spark等大数据存储与管理工具，了解分布式存储架构。
3. 数据挖掘与分析：学习使用Python、R等编程语言进行数据挖掘与分析，掌握常用的数据挖掘算法。
4. 可视化展示：学习使用Tableau、ECharts等工具进行数据可视化展示，提高数据表达效果。
实训过程中，我们采用了以下方法：1. 理论教学与实践操作相结合：在理论教学的基础上，通过实际操作使学生更好地理解和掌握相关知识。
2. 小组合作学习：将学生分为若干小组，共同完成实训项目，培养学生的团队协作能力。
3. 案例分析与实战演练：通过分析实际案例，使学生了解大数据在各个领域的应用，提高解决实际问题的能力。
三、实训过程与成果1. 数据采集与预处理：我们选取了电商、社交网络等领域的公开数据集，通过数据清洗、整合等方法，为后续分析做好准备。
2. 数据存储与管理：我们使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据，并利用Hive进行数据查询与分析。
3. 数据挖掘与分析：我们使用Python进行数据挖掘与分析，实现了用户行为分析、商品推荐等应用。
4. 可视化展示：我们使用Tableau进行数据可视化展示，将分析结果以图表形式呈现，便于理解和传播。
经过一段时间的实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了大数据处理的基本方法：通过实训，我们熟悉了Hadoop、Spark等大数据存储与管理工具，掌握了数据清洗、整合、挖掘等基本方法。
实验训练3数据增删改操作作业
实验训练3数据增删改操作作业本次实验的目的是使用SQL语言完成数据定义、数据查询、更新和删除操作，并利用SQL语言提供的INSERT语句、UPDATE语句和DELETE语句对所创建的表进行操作。
同时，我们还将通过SQL语句进行嵌套查询和多表查询。
为了完成以上操作，我们需要先建立新的数据表，然后进行更新操作，包括插入数据、修改数据和删除数据。
同时，我们还需要进行单表查询、连接查询和嵌套查询。
本次实验的环境条件为一台配备好的电脑，安装了数据库管理系统XXX SQL Server 2008.在实验过程中，我们需要运行数据库SQL Server 2008，新建数据库，并创建新的表。
然后，利用相关语句进行数据查询、更新、删除和修改。
具体操作步骤如下：1.运行数据库SQL Server 2008.2.新建数据库，并创建新的表。
3.利用相关语句进行数据查询、更新、删除和修改。
下面是创建供应商表S、零件表P、工程项目表J和供应情况表SPJ的相关代码：CREATE TABLE S (SNO CHAR(3)。
SNAME CHAR(10)。
STATUS CHAR(2)。
CITY CHAR(10)CREATE TABLE P (PNO CHAR(3)。
PNAME CHAR(10)。
COLOR CHAR(4)。
WEIGHT INTCREATE TABLE J (JNO CHAR(3)。
JNAME CHAR(10)。
CITY CHAR(10)CREATE TABLE SPJ (SNO CHAR(3)。
PNO CHAR(3)。
JNO CHAR(3)。
QTY INT以上代码创建了四个表，分别为供应商表S、零件表P、工程项目表J和供应情况表SPJ。
接下来，我们可以利用INSERT语句向表中插入数据，例如：INSERT INTO S VALUES ('001'。
'供应商A'。
'正常'。
数据更新变换实验报告
数据更新变换实验报告引言数据更新变换是数据处理中常用的一种技术，通过将原始数据进行更新和转换，可以得到更加有用和有效的信息。
本实验旨在探究数据更新变换的原理和应用，并通过实际案例加以验证。
一、数据更新变换的基本概念和原理数据更新变换是指将原始数据进行加工和转换，以得到更加有用和有意义的信息。
它可以通过各种数学模型、算法和技术来实现。
常见的数据更新变换包括数据清洗、数据聚合、数据降维、数据分类和数据预测等。
数据更新变换的原理主要涉及以下几个方面：1. 数据清洗：通过去除数据中的错误、重复、缺失和异常值等问题，确保数据的质量和准确性。
2. 数据聚合：将多个数据集合并成一个更大的数据集，以便进行更全面和综合的分析。
3. 数据降维：通过选择和提取关键特征，将高维度的数据转换为低维度的数据，以简化数据分析和处理的复杂度。
4. 数据分类：根据数据的特征和属性，将数据分为不同的类别或群组，以便进行更有针对性的分析和处理。
5. 数据预测：利用历史数据和统计模型，对未来的数据进行预测和推断，以指导决策和规划。
二、数据更新变换的应用案例1. 电商网站的用户行为分析通过对用户在电商网站的浏览、购买和评价等行为进行数据更新变换，可以得到用户的兴趣偏好、购买能力和忠诚度等信息，以便进行个性化推荐、精准营销和客户关系管理。
2. 金融市场的趋势预测通过对金融市场的历史交易数据进行数据更新变换，可以得到市场的波动趋势、价格走势和风险状况等信息，以便进行投资决策、风险管理和资产配置。
3. 医疗健康的疾病预测通过对患者的健康数据、生活习惯和基因组数据进行数据更新变换，可以得到患病的概率、疾病的风险因素和治疗效果等信息，以便进行疾病预防、诊断和治疗。
4. 城市交通的拥堵分析通过对城市交通流量、道路网络和交通规划等数据进行数据更新变换，可以得到交通拥堵的热点区域、高峰时段和瓶颈路段等信息，以便进行交通管控、路网优化和出行规划。
三、实验过程和结果分析本实验以某电商网站的用户行为数据为例，通过数据更新变换的方法分析用户的购买偏好和行为特征。
数据更新(数据库实验3)
数据库基础与实践实验报告实验三数据更新班级：惠普测试142班学号：**********姓名：***日期：2016.11.91 实验目的：1)掌握SQL进行数据添加的方法；2)掌握SQL进行数据修改的方法；3)掌握SQL进行数据删除的方法。
2 实验平台：操作系统：Windows xp。
实验环境：SQL Server 2000以上版本。
3 实验内容与步骤利用实验一创建的sch_id数据库完成下列数据更新，并对语句的功能进行测试。
1.向数据库的每张用户表（除SC表）中至少添加3条元组，其中S表中插入2位计算机专业的同学，一位非计算机专业的同学。
代码：insert into D values('D4','动漫')insert into D values('D5','体育')insert into D values('D6','金融')insert into T values('T7','张三','男','30','教授','2000','2000','D4')insert into T values('T8','李四','男','35','讲师','1200','1500','D5')insert into T values('T9','王五','女','40','副教授','1400','1500','D6')insert into S values('S9','李华','男','20','D1')insert into S values('S10','张明','男','21','D1')insert into S values('S11','张丽','女','23','D5')insert into S values('S12','王华','女','18','D6')insert into S values('S13','李欣美','女','18','D4')insert into C values('C6','语文','36')insert into C values('C7','线代','40')insert into C values('C8','数据库','36')insert into C values('C9','马克思','36')insert into TC values('T7','C6')insert into TC values('T8','C7')insert into TC values('T8','C8')insert into TC values('T9','C9')运行结果截图：2.向SC表中插入选课记录，为计算机专业的同学选上全部课程，成绩取值为空值。
数据更新实验报告
数据更新实验报告一、引言在当代信息化社会中，数据的准确性和及时性对于各行各业都至关重要。
因此，为了保持数据的准确性和及时更新，我们进行了一项数据更新实验。
本报告将详细介绍实验的设计、方法和结果。
二、实验设计1. 实验目的本实验旨在测试数据更新的效果，验证数据的准确度和及时性。
2. 实验背景数据更新是指对已存在的数据进行修改、添加或删除等操作，以保持数据的最新状态。
准确的数据更新可以提供正确的信息支持，帮助决策者做出准确的判断。
3. 实验对象本实验选择了某电商平台的商品库存数据作为实验对象。
该数据包括商品的名称、价格和库存量等信息。
4. 实验步骤（1）采集初始数据：在实验开始前，我们通过爬虫技术从电商平台的官方网站上采集了一批商品的库存数据，并记录下采集日期和时间。
（2）随机更新数据：我们使用随机数生成器，模拟了不同时间点的数据更新操作。
具体包括商品价格的调整、库存量的变动以及新增商品的添加等。
（3）记录更新时间：每次数据更新完成后，我们记录下更新的日期和时间。
（4）比对数据：在实验结束后，我们将实验中的更新数据与电商平台官方网站上的最新数据进行比对，验证数据的准确性和及时性。
三、实验方法1. 数据采集方法通过使用Python编程语言，我们编写了一个网络爬虫程序，通过访问电商平台的商品详情页，自动获取商品的名称、价格和库存量等数据，以CSV文件的形式保存。
2. 数据更新方法我们使用Python中的随机数生成器模块，针对商品价格和库存量进行随机调整。
为了模拟真实情况下的数据更新操作，我们设置了不同的更新频率和更新幅度。
3. 数据比对方法我们将实验中获得的数据与电商平台官方网站上的实时数据进行对比。
通过比对两者之间的差异，来评估数据的准确性和及时性。
四、实验结果与分析经过多次实验，我们得到了以下结果：1. 数据准确性将实验获得的数据与官方网站上的数据进行对比，发现两者之间的差异非常小。
实验获得的数据准确性高，可以满足实际应用的需求。
数据类型实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解和掌握基本数据类型的概念及特点。
2. 掌握不同数据类型的存储方式和表示方法。
3. 能够根据实际需求选择合适的数据类型。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.8.53. 开发工具：PyCharm三、实验内容1. 基本数据类型实验2. 复杂数据类型实验3. 数据类型转换实验四、实验步骤及结果1. 基本数据类型实验（1）实验目的：了解基本数据类型的概念及特点。
（2）实验步骤：① 定义变量并赋值：a = 10，b = 'hello'，c = 3.14② 输出变量的类型：print(type(a))，print(type(b))，print(type(c))（3）实验结果：变量a的类型为int，变量b的类型为str，变量c的类型为float。
2. 复杂数据类型实验（1）实验目的：了解复杂数据类型的概念及特点。
（2）实验步骤：① 定义列表：list1 = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']② 定义元组：tuple1 = (1, 2, 3, 'a', 'b', 'c')③ 定义字典：dict1 = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}④ 定义集合：set1 = {1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'}（3）实验结果：列表list1的类型为list，元组tuple1的类型为tuple，字典dict1的类型为dict，集合set1的类型为set。
3. 数据类型转换实验（1）实验目的：掌握不同数据类型之间的转换方法。
（2）实验步骤：① 将字符串转换为整数：str1 = '123'，int1 = int(str1)②将整数转换为浮点数：int2 = 10，float1 = float(int2)③ 将浮点数转换为字符串：float2 = 3.14，str2 = str(float2)（3）实验结果：字符串str1转换为整数int1的结果为123，整数int2转换为浮点数float1的结果为10.0，浮点数float2转换为字符串str2的结果为'3.14'。
数据更新实验报告
数据更新实验报告实验目的：本实验旨在验证数据更新对系统性能的影响，进一步了解数据更新对计算机处理效率的影响，并通过实验结果和分析提供一些建议和指导。
实验设备与环境：1. 计算机硬件：CPU Intel Core i7-9700K，内存16GB，存储器256GB SSD；2. 操作系统：Windows 10；3. 开发软件：Python 3.9，MySQL 8.0。
实验方法：1. 数据准备：在MySQL数据库中创建一个包含100,000条数据的表格；2. 实验过程：a. 第一组实验：按顺序更新表格中的数据，记录每次更新所需的时间；b. 第二组实验：随机选择表格中的数据进行更新，记录每次更新所需的时间；c. 第三组实验：使用批量更新的方式更新表格中的数据，记录更新所需的时间；3. 数据处理与分析：根据实验结果进行数据处理和性能分析；4. 结果与讨论：提出实验结果的分析和建议。
实验结果：1. 第一组实验：按顺序更新数据- 第1次更新：0.25秒- 第2次更新：0.28秒- ...- 第10次更新：0.32秒2. 第二组实验：随机更新数据- 第1次更新：0.33秒- 第2次更新：0.35秒- ...- 第10次更新：0.38秒3. 第三组实验：批量更新数据- 第1次更新：0.15秒- 第2次更新：0.14秒- ...- 第10次更新：0.16秒结果与分析：根据实验结果可以看出，数据更新的方式对系统性能有着明显的影响。
顺序更新数据和随机更新数据相对较慢，而批量更新数据的速度最快。
对于顺序更新数据，每次更新需要的时间相对稳定，但更新速度较慢。
这是因为每次更新时，系统需要逐条查找并更新相应的数据，造成了较大的时间开销。
随机更新数据的方式会导致每次更新都需要进行数据定位，具有一定的随机性，因此更新速度较顺序更新方式稍慢。
在实际应用中，如果数据更新具有一定的随机性，随机更新数据的方式可能更符合实际需求。
批量更新数据的方式相比前两种方式更为高效。