7空间数据挖掘与可视化(完)
数据挖掘与数据分析,数据可视化试题
数据挖掘与数据分析，数据可视化试题1. Data Mining is also referred to as ……………………..data analysisdata discovery(正确答案)data recoveryData visualization2. Data Mining is a method and technique inclusive of …………………………. data analysis.(正确答案)data discoveryData visualizationdata recovery3. In which step of Data Science consume Almost 80% of the work period of the procedure.Accumulating the dataAnalyzing the dataWrangling the data(正确答案)Recapitulation of the Data4. Which Step of Data Science allows the model to consistently improve and provide punctual performance and deliverapproximate results.Wrangling the dataAccumulating the dataRecapitulation of the Data(正确答案)Analyzing the data5. Which tool of Data Science is robust machine learning library, which allows the implementation of deep learning ?algorithms. STableauD3.jsApache SparkTensorFlow(正确答案)6. What is the main aim of Data Mining ?to obtain data from a less number of sources and to transform it into a more useful version of itself.to obtain data from a less number of sources and to transform it into a less useful version of itself.to obtain data from a great number of sources and to transform it into a less useful version of itself.to obtain data from a great number of sources and to transform it into a more useful version of itself.(正确答案)7. In which step of data mining the irrelevant patterns are eliminated to avoid cluttering ? Cleaning the data(正确答案)Evaluating the dataConversion of the dataIntegration of data8. Data Science t is mainly used for ………………. purposes. Data mining is mainly used for ……………………. purposes.scientific,business(正确答案)business,scientificscientific,scientificNone9. Pandas ………………... is a one dimensional labeled array capable of holding data of any type （integer, string, float, python objects, etc.）.Series(正确答案)FramePanelNone10. How many principal components Pandas DataFrame consists of ?4213(正确答案)11. Important data structure of pandas is/are ___________SeriesData FrameBoth(正确答案)None of the above12. Which of the following command is used to install pandas?pip install pandas(正确答案)install pandaspip pandasNone of the above13. Which of the following function/method help to create Series? series（）Series（）(正确答案)createSeries（）None of the above14. NumPY stands for?Numbering PythonNumber In PythonNumerical Python(正确答案)None Of the above15. Which of the following is not correct sub-packages of SciPy? scipy.integratescipy.source(正确答案)scipy.interpolatescipy.signal16. How to import Constants Package in SciPy?import scipy.constantsfrom scipy.constants(正确答案)import scipy.constants.packagefrom scipy.constants.package17. ………………….. involveslooking at and describing the data set from different angles and then summarizing it ?Data FrameData VisualizationEDA(正确答案)All of the above18. what involves the preparation of data sets for analysis by removing irregularities in the data so that these irregularities do not affect further steps in the process of data analysis and machine learning model building ?Data AnalysisEDA(正确答案)Data FrameNone of the above19. What is not Utility of EDA ?Maximize the insight in the data setDetect outliers and anomaliesVisualization of dataTest underlying assumptions(正确答案)20. what can hamper the further steps in the machine learning model building process If not performed properly ?Recapitulation of the DataAccumulating the dataEDA(正确答案)None of the above21. Which plot for EDA to check the dependency between two variables ? HistogramsScatter plots(正确答案)MapsTime series plots22. What function will tell you the top records in the data set?shapehead(正确答案)showall of the aboce23. what type of data is useful for internal policymaking and business strategy building for an organization ?public dataprivate data(正确答案)bothNone of the above24. The ………… function can “fill in” NA valueswith non-null data ?headfillna(正确答案)shapeall of the above25. If you want to simply exclude the missing values, then what function along with the axis argument will be use?fillnareplacedropna(正确答案)isnull26. Which of the following attribute of DataFrame is used to display data type of each column in DataFrame?DtypesDTypesdtypes(正确答案)datatypes27. Which of the following function is used to load the data from the CSV file into a DataFrame?read.csv（）readcsv（）read_csv（）(正确答案)Read_csv（）28. how to Display first row of dataframe ‘DF’ ?print（DF.head（1））print（DF[0 : 1]）print（DF.iloc[0 : 1]）All of the above(正确答案)29. Spread function is known as ................ in spreadsheets ?pivotunpivot(正确答案)castorder30. ................. extract a subset of rows from a data fram based on logical conditions ? renamefilter(正确答案)setsubset31. We can shift the DataFrame’s index by a certain number of periods usingthe …………. Method ?melt（）merge（）tail（）shift（）(正确答案)32. We can join melted DataFrames into one Analytical Base Table using the ……….. function.join（）append（）merge（）(正确答案)truncate（）33. What methos is used to concatenate datasets along an axis ?concatenate（）concat（）(正确答案)add（）merge（）34. Rows can be …………….. if the number of missing values is insignificant, as thiswould not impact the overall analysis results.deleted(正确答案)updatedaddedall35. There is a specific reason behind the missing value.What stands for Missing not at randomMCARMARMNAR(正确答案)None of the above36. While plotting data, some values of one variable may not lie beyond the expectedrange, but when you plot the data with some other variable, these values may lie far from the expected value.Identify the type of outliers?Univariate outliersMultivariate outliers(正确答案)ManyVariate outlinersNone of the above37. if numeric values are stored as strings, then it would not be possible to calculatemetrics such as mean, median, etc.Then what type of data cleaning exercises you will perform ?Convert incorrect data types:(正确答案)Correct the values that lie beyond the rangeCorrect the values not belonging in the listFix incorrect structure:38. Rows that are not required in the analysis. E.g ifobservations before or after a particular date only are required for analysis.What steps we will do when perform data filering ?Deduplicate Data/Remove duplicateddataFilter rows tokeep only therelevant data.(正确答案)Filter columns Pick columnsrelevant toanalysisBring the datatogether, Groupby required keys,aggregate therest39. you need to…………... the data in order to get what you need for your analysis. searchlengthorderfilter(正确答案)40. Write the output of the following ?>>> import pandas as pd >>> series1 =pd.Series（[10,20,30]）>>> print（series1）0 101 202 30dtype: int64(正确答案)102030dtype: int640 1 2 dtype: int64None of the above41. What will be output for the following code?import numpy as np a = np.array（[1, 2, 3], dtype = complex） print a[[ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j]][ 1.+0.j]Error[ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j](正确答案)42. What will be output for the following code?import numpy as np a =np.array（[1,2,3]） print a[[1, 2, 3]][1][1, 2, 3](正确答案)Error43. What will be output for the following code?import numpy as np dt = dt =np.dtype（'i4'） print dtint32(正确答案)int64int128int1644. What will be output for the following code?import numpy as np dt =np.dtype（[（'age',np.int8）]） a = np.array（[（10,）,（20,）,（30,）], dtype = dt）print a['age'][[10 20 30]][10 20 30](正确答案)[10]Error45. We can add a new row to a DataFrame using the _____________ methodrloc[ ]iloc[ ]loc[ ](正确答案)None of the above46. Function _____ can be used to drop missing values.fillna（）isnull（）dropna（）(正确答案)delna（）47. The function to perform pivoting with dataframes having duplicate values is _____ ? pivot（unique = True）pivot（）pivot_table（unique = True）pivot_table（）(正确答案)48. A technique, which when performed on a dataframe, rearranges the data from rows and columns in a report form, is called _____ ?summarisingreportinggroupingpivoting(正确答案)49. Normal Distribution is symmetric is about ___________ ?VarianceMean(正确答案)Standard deviationCovariance50. Write a statement to display “Amount” as x-axis label. （consider plt as an alias name of matplotlib.pyplot）bel（“Amount”）plt.xlabel（“Amount”）(正确答案)plt.xlabel（Amount）None of the above51. Fill in the blank in the given code, if we want to plot a line chart for values of list ‘a’ vs values of list ‘b’.a = [1, 2, 3, 4, 5]b = [10, 20, 30, 40, 50]import matplotlib.pyplot as pltplt.plot __________（a, b）(正确答案)（b, a）[a, b]None of the above52. #Loading the datasetimport seaborn as snstips =sns.load_dataset（"tips"）tips.head（）In this code what is tips ?plotdataset name(正确答案)paletteNone of the above53. Visualization can make sense of information by helping to find relationships in the data and support （or disproving） ideas about the dataAnalyzeRelationShip(正确答案)AccessiblePrecise54. In which option provides A detailed data analysis tool that has an easy-to-use tool interface and graphical designoptions for visuals.Jupyter NotebookSisenseTableau DesktopMATLAB(正确答案)55. Consider a bank having thousands of ATMs across China. In every transaction, Many variables are recorded.Which among the following are not fact variables.Transaction charge amountWithdrawal amountAccount balance after withdrawalATM ID(正确答案)56. Which module of matplotlib library is required for plotting of graph?plotmatplotpyplot(正确答案)None of the above57. Write a statement to display “Amount” as x-axis label. （consider plt as an alias name of matplotlib.pyplot）bel（“Amount”）plt.xlabel（“Amount”）(正确答案)plt.xlabel（Amount）None of the above58. What will happen when you pass ‘h’ as as a value to orient parameter of the barplot function?It will make the orientation vertical.It will make the orientation horizontal.(正确答案)It will make line graphNone of the above59. what is the name of the function to display Parameters available are viewed .set_style（）axes_style（）(正确答案)despine（）show_style（）60. In stacked barplot, subgroups are displayed as bars on top of each other. How many parameters barplot（） functionhave to draw stacked bars?OneTwoNone(正确答案)three61. In Line Chart or Line Plot which parameter is an object determining how to draw the markers for differentlevels of the style variable.?x.yhuemarkers(正确答案)legend62. …………………..similar to Box Plot but with a rotated plot on each side, giving more information about the density estimate on the y axis.Pie ChartLine ChartViolin Chart(正确答案)None63. By default plot（） function plots a ________________HistogramBar graphLine chart(正确答案)Pie chart64. ____________ are column-charts, where each column represents a range of values, and the height of a column corresponds to how many values are in that range.Bar graphHistograms(正确答案)Line chartpie chart65. The ________ project builds on top of pandas and matplotlib to provide easy plotting of data.yhatSeaborn(正确答案)VincentPychart66. A palette means a ________.. surface on which a painter arranges and mixed paints. circlerectangularflat(正确答案)all67. The default theme of the plotwill be ________?Darkgrid(正确答案)WhitegridDarkTicks68. Outliers should be treated after investigating data and drawing insights from a dataset.在调查数据并从数据集中得出见解后，应对异常值进行处理。
(完整版)可视化方法与技术
可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。
基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用.一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据,超出了人类分析处理的能力.可视化提供了解决这种问题的一种新工具。
一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言,是可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法,日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。
可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现，可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。
可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
二、可视化技术目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系.（一)数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示,这对初步的数据分类理解是有意义的。
针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。
GIS的主要研究领域与发展趋势
GIS的主要研究领域与发展趋势GIS（地理信息系统）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的计算机技术，用于收集、管理、分析和展示地理信息的工具。
随着技术的不断发展，GIS的研究领域也在不断扩展，并呈现出一些明显的发展趋势。
1.空间数据处理与管理：这是GIS的基础研究领域，包括空间数据的采集、存储、整理和更新等。
随着遥感技术和全球导航卫星系统的发展，空间数据的获取和处理能力不断增强，对于大规模、多维、高分辨率数据的处理和管理成为研究的重点。
2.空间分析与模型：空间分析是GIS的核心功能之一，包括空间关系分析、空间模式分析、空间插值分析等。
这些分析方法可以帮助研究人员在地理空间中找到隐藏的关联性和规律，并构建空间模型进行预测和决策支持。
3.空间数据挖掘与可视化：空间数据挖掘是对空间数据进行深入挖掘和发现的过程，它包括空间聚类、时空模式挖掘、地理关联规则挖掘等。
可视化则是将空间数据以图形、动画等方式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和使用地理信息。
4.空间数据质量与精度：空间数据的质量对于GIS应用的准确性和可靠性至关重要。
研究者致力于开发出新的方法和技术，提高数据的精度、一致性和完整性，以确保GIS分析结果的正确性和可信度。
5.GIS与网络空间：随着互联网的普及和发展，GIS与网络空间的结合成为研究的新方向。
这包括基于云计算的GIS服务、互联网GIS应用、移动GIS等，旨在提高GIS系统的可访问性、可扩展性和共享性。
GIS的发展趋势如下：2.面向大数据的GIS技术：随着大数据时代的来临，GIS也面临着应对大规模、多维度、高速度数据处理的挑战。
研究者正在探索新的算法和技术，以推动GIS在大数据环境下的应用和发展。
3.移动GIS的普及与应用：移动设备的普及和发展为移动GIS的应用提供了巨大的机会。
研究者正在致力于开发移动GIS应用软件和技术，使用户可以实时获取和使用地理信息。
4.基于云计算的GIS服务：云计算技术的发展为GIS的服务模式提供了新的空间。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
空间大数据分析技术研究与应用分析
空间大数据分析技术研究与应用分析一、引言随着互联网的发展和计算机技术的飞速进步，大数据分析技术已经被广泛应用于各行各业。
在这个发展的大潮中，空间大数据分析技术逐渐受到了人们的关注和重视。
空间大数据分析技术是将空间数据与大数据相结合，采用各种统计学、计算机科学、地理信息系统等技术手段，对大规模的空间数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征。
本文将探讨空间大数据分析技术的研究现状和应用分析。
二、空间大数据分析技术的研究现状空间大数据分析技术经过了多年的发展，取得了一系列重要的研究成果。
以下是一些主要的研究成果：1、空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是一种大数据分析技术，它是将空间数据与数据挖掘相结合，通过各种算法对空间数据进行分析和挖掘，以发现数据中的隐藏规律和关联关系。
例如，通过对交通流量数据进行聚类分析，可以将城市中的交通拥堵点进行识别和预测。
2、空间数据可视化技术空间数据可视化技术是将空间数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解和分析空间数据。
例如，通过地图软件将房价数据以热力图的形式展示出来，可以直观地看出不同地区的房价分布情况。
3、空间数据流分析技术空间数据流分析技术是一种实时处理空间数据的技术，它可以对空间数据进行实时分析和处理，以满足实时决策的需要。
例如，在城市交通领域应用空间数据流分析技术，可以实时监测和优化城市路网的交通情况。
三、空间大数据分析技术的应用分析空间大数据分析技术已经在众多领域得到了广泛应用，以下是一些主要的应用场景：1、城市交通随着城市化程度的不断提高，城市交通问题变得越来越突出。
在这种情况下，利用空间大数据分析技术可以优化城市交通系统，提高路网计算能力和减少交通拥堵。
例如，美国芝加哥交通管理局采用空间大数据分析技术对城市交通进行实时监测和分析，以优化交通状况，提高交通效率。
2、生态环保空间大数据分析技术在生态环保领域的应用也非常广泛。
以地表覆盖分析为例，可以通过分析卫星图像、无人机图像和地形数据等空间数据，建立地表覆盖分类模型，进行水土保持、森林保护和生态修复等工作。
基于深度学习的地理空间数据分析与可视化研究
基于深度学习的地理空间数据分析与可视化研究地理空间数据分析与可视化是一门涉及地理信息科学、计算机科学和人工智能的交叉学科。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的地理空间数据分析与可视化研究逐渐成为研究热点。
本文将从理论和实践两个方面探讨基于深度学习的地理空间数据分析与可视化研究的相关进展和应用。
一、基于深度学习的地理空间数据分析1. 深度学习在地理空间数据分类和识别中的应用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，具有强大的特征提取和模式识别能力，因此被广泛应用于地理空间数据的分类和识别任务。
通过在训练集上训练深度学习模型，可以实现对地理空间数据的自动分类和识别，例如卫星影像中的土地覆盖类型识别、建筑物的识别和道路网络的提取等。
2. 深度学习在地理空间数据预测和模型中的应用地理空间数据的预测和模型构建是地理空间分析的重要任务。
基于深度学习的方法可以通过对历史数据的学习，实现对未来地理空间数据的预测。
例如，可以利用深度学习算法对气象数据进行建模，预测未来的天气情况；可以基于深度学习模型对交通流量数据进行预测，优化交通规划和路线选择。
3. 深度学习在地理空间数据挖掘和可视化中的应用深度学习技术可以用于地理空间数据的挖掘和可视化，帮助我们发现隐藏在数据中的规律和关联。
通过深度学习算法对地理空间数据进行聚类和关联分析，可以揭示地理空间数据中的模式和趋势。
此外，利用深度学习和可视化技术结合，可以将复杂的地理空间数据转化为直观、易于理解的可视化图形，更好地展示地理信息和分析结果。
二、基于深度学习的地理空间数据可视化研究1. 可视化方法和技术基于深度学习的地理空间数据可视化需要结合可视化方法和技术，将抽象的地理空间数据转化为视觉化的图像。
传统的可视化方法，如2D和3D可视化、符号化和着色等，可以与深度学习相结合，提供高质量的地理空间数据可视化效果。
此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等新技术也为地理空间数据可视化带来了新的可能性。
时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计
第3期2020年1月No.3January ，2020时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information曹全龙，石善球（江苏省基础地理信息中心，江苏南京210013）作者简介：曹全龙（1980—），男，江苏常州人，高级工程师，硕士；研究方向：GIS 应用与开发。
摘要：大数据正日益改变人类的工作、生活和思维方式，当今社会80%以上的数据都与时空相关。
无论是政府主导的智慧城市建设、土地利用规划、应急管理，还是企业的网点选址、营销策划等行为，都离不开时空大数据的支撑。
如何对时空大数据进行分析挖掘，并实现大数据的可视化表现成为社会普遍关心和重点研究的内容。
文章分析了时空大数据分析挖掘及可视化的发展现状及存在问题，研究了主要关键技术，并对系统进行了总体设计。
关键词：时空大数据；分析挖掘；数据可视化；系统设计中图分类号：P2文献标志码：A 0引言以大数据、物联网、云计算等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。
大数据既是大机遇，也是大红利。
国家已经把大数据发展上升为国家战略，大数据对经济建设、行业发展、政府宏观管理等各方面都起到重要的基础支撑作用。
随着智慧城市的发展，很多城市都在开展时空大数据平台建设，通过建立基础时空框架，提供丰富多样的时空数据服务，满足城市运行和管理的自动化、智能化需求。
时空大数据主要包含基础地理数据、遥感影像数据、行业专题数据、互联网大数据、物联网及GPS 实时数据等，数据量庞大，种类繁多，格式各异。
为了更好地利用数据服务行业发展和政府管理，充分发挥时空大数据的信息支撑作用，迫切需要解决数据的挖掘提取、整合分析以及可视化表达等问题。
1发展现状及存在问题时空大数据挖掘通过数据表达、信息组织与知识发现等手段发现数据深层次的特征和规律，主要包含时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等内容［1］。
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究WebGIS（Web Geographic Information System）是一种基于Web平台的地理信息系统，是利用互联网技术，将地理信息与网络技术相结合，实现地理数据的存储、查询、分析和可视化展示的一种技术手段。
本文将对基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术进行研究和探讨。
一、地理空间数据分析技术研究：地理空间数据分析是利用地理信息系统，对地理空间数据进行挖掘、分析和模型构建的过程。
基于WebGIS的地理空间数据分析技术研究主要包括以下几个方面：1. 空间数据挖掘：空间数据挖掘是从大量的地理空间数据中发现隐藏在其中的有价值的知识和模式的过程。
如何有效地对地理空间数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等，是地理空间数据分析的重要研究方向。
2. 空间数据模型和分析方法：建立合适的空间数据模型和分析方法，是进行地理空间数据分析的基础。
例如，空间网络模型、空间插值方法、空间多目标决策模型等都是研究的热点。
3. 面向WebGIS的空间数据分析算法：在WebGIS环境下，由于数据量大、实时性要求高等特点，需要研究面向WebGIS的高效算法。
例如，基于流数据的空间数据挖掘算法、面向WebGIS的实时空间查询算法等。
二、地理空间数据可视化技术研究：地理空间数据可视化是将地理信息以图形化的方式展示出来，让使用者更直观地理解和分析地理空间数据的过程。
基于WebGIS的地理空间数据可视化技术研究主要包括以下几个方面：1. 地图设计与制图技术：地图设计与制图技术是地理空间数据可视化的基础。
通过研究如何设计合理的地图符号、优化地图颜色、制作专题地图等技术，可以提高地理空间数据的可视化效果和传达信息的能力。
2. 三维地理可视化技术：三维地理可视化技术可以将地理空间数据以立体的方式呈现，增强用户的空间感知能力。
例如，基于WebGL等技术的三维地理可视化技术，可以实现地球模型的交互式浏览和动态可视化效果。
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Semantic network
2）可视化的三种情形
知识结果可视化
知识状态可视化
动态标量场 f : (x, y, t) R
知识过程可视化
3）三种空间知识的可视化
Knowing what可视化
Knowing why可视化
Knowing how可视化
4）挖掘的知识可视化
不同地区人们眼中的空间特征的地图可视化表达
统计学方法
方 法 分 类 模式识别方法 具 体 方 法
机器学习方法
数据库方法
基于模型的方法 基于密度的方法 基于划分的方法 基于层次的方法 基于网格的方法 混合方法
2.3 空间关联规则挖掘聚类挖掘
确定性关联规则挖掘 量化关联规则挖掘 增量式关联规则挖掘 模糊关联规则挖掘 广义关联规则挖掘
基 本 研 究 内 容
3.4 空间关联规则挖掘方法
基于聚类的图层覆盖法 将各个空间或非空间属性作为一个图层，对每个图层上的数据点 进行聚类，然后对聚类产生的空间紧凑区进行关联规则挖掘。 基于空间事务的挖掘方法 利用空间叠加、缓冲区分析等方法发现挖掘目标之间的空间谓词
，将其组成空间事务数据库，进行单层布尔型关联规则挖掘。
描述地理事实，解 译地理知识。表示普 空间结构知 遍几何知识、空间分 点、线、面 布、空间分类规则、 知识要素 知道为什么：知道 识 空间聚类规则、空间 事物现象的原理和规律 关联规则 反映地理概念、面 知道怎么做：地理 逻辑结构知 向对象的知识、空间 示意性拓扑 区分规则、语义关联 图 空间事物技能类知识 识 规则 反映空间演变规律、 知道是何物：因果 时空演变知 虚拟技术结 语义演变规律等趋势 演化，推理地学规律 识 合地图动画
海量数据
2 空间数据挖掘研究
2.1 空间分类挖掘
分类和预测是两种数据分析形式，用于提取描述重要数据 类的数据类型或预测未来的趋势。空间分类挖掘解决大量数据 分类问题。
决策树方法：经典算法-Quinlan的ID3方法
空间 分类 挖掘 方法 贝叶斯分类方法：朴素贝叶斯方法和贝叶 斯网络方法 神经网络方法：前向型、反馈型、随机型、 自组织型
举例:CBA
新加坡国 立大学。基 于关联规则 的分类算法， 能从关系数 据或者交易 数据中挖掘 关联规则， 使用关联规 则进行分类 和预测
4.2 第二代数据挖掘软件
特点 与数据库管理系统（DBMS）集成 支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口， 具有高的可扩展性 能够挖掘大数据集、以及更复杂的数据集 通过支持数据挖掘模式（data mining schema）和 数据挖掘查询语言增加系统的灵活性 典型的系统如DBMiner，能通过DMQL挖掘语言进行挖 掘操作 缺陷 只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致 了第三代数据挖掘系统的开发
海量数据的挖掘算法效率
在当今“数据爆炸”的大环境下，开发出效率高，负载 数据量大的新算法是趋势所在。
空间数据的特性
频繁项的过滤环节，没有充分地运用空间数据的独特性 质，即没有将“地理学思想应和空间数据有效结合”。 可视化挖掘 大多数空间关联规则挖掘工具都是基于事先定义好的参 数进行黑箱式挖掘，挖掘过程中的交互性较差。
第一代系统与第二代相比因为不具有和数据管理系统 之间有效的接口，所以在数据预处理方面有一定缺陷 第三、四代系统强调预测模型的使用和操作型环境的 部署 第二代系统提供数据管理系统和数据挖掘系统之间的 有效接口 第三代系统另外还提供数据挖掘系统和预言模型系统 之间的有效的接口 目前，随着新的挖掘算法的研究和开发，第一代数据 挖掘系统仍然会出现，第二代系统是商业软件的主流， 部分第二代系统开发商开始研制相应的第三代数据挖 掘系统，比如 IBM Intelligent Score Service。第 四代数据挖掘原型或商业系统尚未见报导
空间数据挖掘与可视化
信息工程大学地理空间信息学院
李宏伟
1 背景 2 空间数据挖掘研究 3 实例：空间关联规则挖掘 4 数据挖掘软件 5 空间知识可视化 6 几点思考
1 背景
By 李德仁
数据（Data） 信息（Information）
知识（Knowledge） 智能（Wisdom）
DIKW
大数据
4、数据挖掘软件
代 第一 代 第二 代 特征 数据挖掘算法 集成 分布计算 模型 单个机器 数据模型
作为一个独 立的应用 和数据库以 及数据仓库 集成 和预言模型 系统集成 和移动数据/ 各种计算设 备的数据联 合
支持一个或者 多个算法 多个算法：能 够挖掘一次不 能放进内存的 数据 多个算法
独立的系统
支持向量机方法：基于统计学习理论，适于 数据预处理、样本化应用
空间分类挖
掘方法（续）
K-最邻近分类法
基于案例的推理分类法 遗传算法和进化计算 粗糙集分类法
2.2
空间聚类挖掘
聚类与分类不同，待划分的类是未知的。聚类将数据对象 分组为多个类或簇，使同一个簇中的对象之间相似度最高，不 同簇中的对象相似度最低。
5 空间知识可视化
5.1 可视化分类
数据可视化
信息可视化
知识可视化
数据可视化：运用计算机图形学和图像处理技 术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并 进行交互处理的理论和方法。 散点矩阵法 投影矩阵法 平行坐标法 层次显示技术 动态显示技术 图标表示技术 直方图法 ……
信息可视化：利用计算机支撑的、交互的、对抽 象数据的可视表示，来增强人们对这些抽象信息的认 知。信息可视化将非空间数据的信息对象的特征值抽 取、转换、映射、高度抽象与整合，用图形、图像、 动画等方式表示信息对象内容特征和语义的过程。信 息对象包括文本、图像、视频和语音等类型。 一维信息可视化 二维信息可视化 三维信息可视化 多维信息可视化 层次信息可视化 文档信息可视化 网络信息可视化
向量数据
数据管理系 统，包括数 据库和数据 仓库 数据管理和 预言模型系 统 数据管理、 预言模型、 移动系统
同质、局 部区域的 计算机群 集 intranet/e xtranet网 络计算 移动和各 种计算设 备
有些系统支持 对象,文本和 连续的媒体数 据 支持半结构化 数据和web数 据 普遍存在的计 算模型
空间关联规则的地图可视化表达
空间关联规则可视化表达
不能支持移动环境
举例：SPSS Clementine
以
PMML 的格式 提供与 预言模
பைடு நூலகம்
型系统
的接口
4.4第四代数据挖掘软件
特点 目前移动计算越发显得重要，将数据挖掘和移动计算 相结合是当前的一个研究领域。 第四代软件能够挖掘嵌入式系统、移动系统、和普遍 存在（ubiquitous）计算设备产生的各种类型的数据 第四代数据挖掘原型或商业系统尚未见报导，PKDD2001 上Kargupta发表了一篇在移动环境下挖掘决策树的论 文，Kargupta是马里兰巴尔的摩州立大学（University of Maryland Baltimore County）正在研制的CAREER 数据挖掘项目的负责人，该项目研究期限是2001年4 月到2006年4月，目的是开发挖掘分布式和异质数据 （Ubiquitous设备）的第四代数据挖掘系统。
萌芽阶段 发展阶段
199 3
1993年，Agrawal 等人提出频繁项集 挖掘的Apriori算法。 1995年，Koperski and Han 引入空间 谓词构造空间事务 表，给出空间关联 规则的定义及挖掘 过程。
200 0
2000年，Clementini 等考虑空间不确定 性并对多层次空间 关联进行挖掘
不同地理实体间空 间依存、相互作用 、因果或共生的模 式
城 市 分 布
交 通 发 展
空间关联 规则
空间同位 模式
邻近地理空间内频 繁出现的布尔型要 素（或事件）子集
遥相关 模式
地理事件间远距离 的相互关联模式
降 水 海 温
3.3 当前研究重点 着眼于研究挖掘算法本身 着眼于研究空间关联规则的不确定性信息 着眼于研究关联挖掘的可视化 着眼于研究弱空间关联规则
• 2001年， Shekhar 等给出空间同位模 式的一般挖掘算法
•2004-2005年，Yoo 等通过减少连接计 算以提升同位模式 挖掘的效率
2014年，邓敏、石 岩等基于聚类分割 方法研究了太平洋 气候指数与我国极 端降水事件的遥相 关模式
3.2 空间关联规则分类
基于空间谓 词规则的关 联模式
5.3 挖掘可发现知识类型
普遍的几何知识和面向对象的知识 空间特征规则和区分规则
空间分类规则和回归规则
空间聚类规则和关联规则
空间依赖规则和预测规则
空间序列规则和空间例外
5.4 知识可视化 1） 通用性知识可视化
Mind map
Concept map
Cognitive map
Thinking map
经典算法：Apriori算法
A
p r i o r i 算
法
改 进
利用hash表的DHP方法 基于采样的方法 并行关联规则挖掘的方法 分布式关联规则挖掘的方法 多层次关联规则挖掘的方法 数值扩展的关联规则挖掘的方法 形象规则的发现方法 关联规则快速学习方法 基于兴趣度进行数值型关联规则合并的 方法 采样trie树进行关联规则挖掘 利用概念格的关联规则挖掘的方法 ……
200 6
•2006年，陈江平 等提出了一种面向 主题的基于多层次 空间概念的关联规 则挖掘算法 • 2008年，张雪伍、 苏奋振等提出面向 时空过程的关联规 则挖掘算法 •2009年，沙宗尧 等人提出局部的空 间关联模式挖掘
201 1
2011年，Mohan 等 基于事件时序关系 提出级联模式的概 念及挖掘算法