第三章计算机数据处理与分析
工程师资格考试 模具CAD、CAM技术及应用 复习重点
第一章概述（CAD/CAM技术的定义、CAD/CAM的基本内容、CAD/CAM系统总体结构、CAD/CAM系统应具备的功能、模具CAD/CAM系统、CAD/CAM技术的展望）第二章CAD/CAM的硬件系统（CAD/CAM硬件系统的组成与特点、计算机、图形显示、图形输入设备、外存储器、图形输出设备、打印机、计算机网络、CAD/CAM硬件系统正确选择的基本原则）第三章CAD/CAM的软件系统（CAD/CAM软件系统分类、系统软件、支撑软件、应用软件、典型的CAD/CAM软件、选择CAD/CAM软件系统的要点第四章计算机数据处理与分析（设计资料数据处理的主要方法、工程数据库、计算分析的主要内容与方法、有限元分析及其前后处理、材料加工过程计算机模拟技术）第五章计算机图形处理基础（基本绘图方式及坐标系、图形处理的有关概念、图形变换、计算机图形的数据结构及标准）第六章几何造型和特征建模（几何造型概述、几何造型基础、几何造型、实体造型、特征建模）第七章数控加工与自动编程（数控加工的基本概念、数控加工的工艺处理、数控编程与CAD的连接、CAD/CAM一体化自动编程、反校核及真实感仿真、DNC加工技术）第八章冲模CAD/CAM系统（概述、冲模CAD/CAM系统的功能与流程、冲模CAD/CAM系统中的图形输入、冲裁工艺设计、冲裁模具结构设计、冲裁模零部件的设计、模具图的绘制、冲裁模的CAM）第九章注射模CAD/CAM系统（注射模CAD/CAM、注射模流道系统的交互设计、注射流动模拟、注射成型的冷却模拟）第一章概述CAD/CAM的定义：计算机辅助设计COMPUTER AIDED DESIGN 与计算机辅助制造COMPUTER AIDED MANUFACTURING：是指以计算机作为主要技术手段，帮助人们处理各种信息，进行产品的设计与制造。
它能够将传统的设计与制造彼此相对独立的工作作为一个整体来考虑，实现信息处理的高度一体化。
第三章 专题制图要素的数据类型与数据处理
第三章专题制图要素的数据类型与数据处理§3.1 专题制图要素的数据类型地图上的数据除了说明性数据(如图名、图例、文字说明)外，主要由地理数据构成。
地：理数据是地图数据的主要内容。
地理现象的定性描述或定量描述构成地理变量，基于量表系统，地理变量按精确程度分为定名量表、顺序量表、间隔量表、比率量表。
在制图时需对这些地理变量进行分类、处理才能得到地理数据。
地理数据可分为定位数据、属性数据和时间数据。
属性数据也可称为非定位数据、描述数据或语义数据，它是对地图要素质量特征和数量特征的描述。
下面主要讨论用于专题制图的属性数据的分类问题。
属性数据可以文字、数字、图形、图像、语言等多种方式存在，不同的存在方式在描述事物的能力和特点方面具有明显的差异。
属性数据用于专题制图时，可根据其对现象描述的：精确程度分为定性数据和定量数据。
一、定性数据定性数据是只描述现象的固有特征或相对等级、次序，即描述现象的定性特征而不涉及定量特征的数据。
如在地图上表达物体的分布、状态、性质、大小、主次等的数据。
这类数据没有量的概念。
如人口按民族可分为汉、回、满、维等，农作物分为粮食作物、经济作物、油料作物等，陆地地貌按外表形态可分为山地、高原、丘陵、平原、盆地等，城市按规模分为大城市、中等城市、小城市等。
定性数据蕴涵着事物的分类系统，而且绝大多数的分类系统都是一个层次结构，因此，定性数据不仅表达事物的同与异，而且可反映事物在分类树中所处的相对位置。
当定性数据表示事物的等级和次序时，稍具有“量”的色彩，可将事物以一定的次序排列起来，虽不能进行数值运算，但可进行统计分析。
定性数据对应于量表系统的定名量表和顺序量表。
二、定量数据定量数据包括两种，完全定量化数据和分级数据。
定量数据对应于量表系统的间隔量表和比率量表。
完全定量化数据可完整地定量化描述物体，它不但有计量单位，而且有起始点，可描述物体的绝对量。
完全定量化数据除了具有分级数据描述事物差异的能力外，还可以明确描述事物间的比率关系。
数据库中的图形数据处理与分析
数据库中的图形数据处理与分析随着科技的不断发展和互联网的普及，大量的数据被生成并储存在数据库中。
其中，图形数据作为一种常见形式的数据，具有着广泛的应用领域。
数据库中的图形数据处理与分析逐渐成为了数据科学家和分析师们关注的重要课题。
本文将探讨数据库中的图形数据处理与分析方法及其应用。
一、图形数据处理的基本概念1. 图形数据定义图形数据通常指在平面或空间中的一组点的集合，这些点通过线段或者曲线连接而成。
在数据库中，图形数据可以通过几何数据类型（Geometry Data Types）来进行存储和处理。
常见的图形数据包括点（Point）、线（Line）、多边形（Polygon）等。
2. 图形数据处理的重要性图形数据在很多领域都具有非常重要的应用价值。
例如，在地理信息系统（GIS）、城市规划、轨迹分析等领域，图形数据可以被用于空间数据的存储、查询和分析。
除此之外，随着图像和视频数据的不断生成，图形数据的处理与分析也成为了计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向。
二、数据库中的图形数据处理方法1. 图形数据的存储在数据库中，图形数据可以通过几何数据类型的列来进行存储。
不同的数据库管理系统（DBMS）提供了不同的几何数据类型，如MySQL的Point和Polygon类型，PostGIS的GEOMETRY类型等。
通过这些数据类型，我们可以将图形数据存储在数据库的表中，并进行查询。
2. 图形数据的查询数据库中的图形数据可以通过空间查询语言来进行查询。
常见的空间查询语言包括SQL/MM标准中定义的简单功能和拓展功能，例如查询两个多边形的相交与否、某个点是否在某个多边形内等。
通过这些查询语言，我们可以方便地从数据库中提取出我们所关注的图形数据。
3. 图形数据的索引由于图形数据通常具有复杂的结构和查询的复杂性，为了提高图形数据的查询效率，我们需要在数据库中建立相应的索引。
常见的图形数据索引方法包括基于R树的索引、四叉树索引、网格索引等。
什么是计算机的大数据技术解析大数据的特点与处理方法
什么是计算机的大数据技术解析大数据的特点与处理方法随着科技的飞速发展，大数据技术在计算机领域成为备受瞩目的焦点之一。
大数据技术是指如何在海量、高维、多类型的数据中，挖掘出有价值的信息和知识，并提供相应的处理方法。
本文将对计算机的大数据技术进行解析，分析大数据的特点与处理方法。
一、大数据的特点大数据有以下三个主要特点：1. 三个V：大数据的特点可以总结为三个V，即Volume（数量）、Velocity（速度）和Variety（种类）。
数量方面，大数据的存储量非常庞大，远远超过了传统数据的存储量。
速度方面，大数据的生成速度非常快，需要快速处理。
种类方面，大数据涉及到多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 多维度分析：大数据需要进行多维度的分析，以发现其中的规律和价值信息。
传统的数据处理方法无法满足对海量数据的分析需求，因此需要借助大数据技术。
3. 数据质量问题：大数据中存在着大量的噪音和冗余数据，这对数据的质量构成了挑战。
大数据技术需要解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
二、大数据的处理方法为了有效地处理大数据，需要采用一系列的处理方法来进行数据的存储、计算和分析。
以下是几种常用的大数据处理方法：1. 分布式存储与计算：大数据的存储量庞大，传统的数据库存储方式已无法满足需求。
分布式存储技术能够将数据分布到多个节点上进行存储，提高数据的存取速度和容量。
同时，分布式计算技术能够将计算任务分配到多个计算节点上进行并行处理，提高数据的处理效率。
2. 并行计算与分布式计算模型：大数据的处理需要进行大规模的计算，传统的串行计算无法胜任。
并行计算能够将计算任务分解为多个子任务，并发地进行计算，提高计算速度。
分布式计算模型能够将计算任务分配到多台计算机上进行处理，提高计算的效率和可伸缩性。
3. 数据挖掘与机器学习：大数据中蕴含着海量的信息和知识，通过数据挖掘技术和机器学习算法，可以从大数据中发现隐藏的规律和关联，为决策提供支持和指导。
管理系统中计算机应用(新版-第三章)整理后学习资料
《管理系统中计算机应用》新版教材知识点概括第三章管理系统的信息化平台3.1信息处理的基础平台一、名词解释1、信息处理的基础平台——为进行信息处理提供技术支持的各种资源的总和称之为信息处理基础平台。
2、集中式平台——存在一个由若干信息处理设备组成，具有比较强的处理能力和一定存储容量的中央系统，平台中的其他设备均为客户机终端。
3、信息处理——信息的收集、传输、加工和利用这一系列过程称为信息处理。
4、集中式平台——在集中式平台中，需要处理的数据全部存储在中央系统，由数据库管理系统管理，所有的处理和操作均由中央系统完成，终端只用来进行数据的输入和输出。
5、分布式平台——在分布式网络中，数据的存储和处理都是由独立的计算机设备共同完成的。
二、简答题1、信息处理基础平台的组成硬资源：计算机系统平台、通信及网络平台、数据库平台软资源：相关的理论、方法、标准规则、制度、政策。
2、简述信息处理基础平台的发展方向（1）计算机平台的发展计算机平台朝着高性能化、网络化、大众化、智能化的方向发展（2）通信网络平台的发展实现“三网融合”（计算机网络，电信网络，广播电视网络），朝着宽带、高速和移动的方向发展。
（3）数据库系统的发展数据管理技术向着高级阶段发展（面向对象的数据库系统、基于WEB的数据库系统、数据仓库技术、数据挖掘技术）3、通信网络平台进行信息处理的两种模式：（1）客户端/服务器模式c/s（2）浏览器/服务器模式B/S4、信息处理平台的两种类型及优缺点（1）集中式平台优点：终端可以使用功能简单而便宜的微机和其他终端设备，网络的规模越大，整体费用就越低。
缺点：一是网络速度的瓶颈会制约信息处理的速度二是每个终端用户的信息处理需求是不一样的，造成系统效率不高。
（2）分布式平台优点：设计灵活、满足个性化需求、不占服务器资源；减少成本和风险，局部故障不会影响全局。
缺点：对病毒敏感、数据不一致性、维护和管理的要求高3.2计算机系统平台一、名词解释1、硬件——硬件是组成计算机系统的各物理部件的总称，主要包括各种电子器件和机电装置。
数据科学入门教程
数据科学入门教程第一章：数据科学概述数据科学是一门综合性的学科，通过整合统计学，计算机科学和领域知识，使用数据分析和机器学习等技术，研究如何从大量数据中提取有价值的信息和洞察力。
本章将介绍数据科学的定义、发展历程以及在各个领域中的应用。
1.1 数据科学定义数据科学是一门关注如何从数据中提取知识的学科，它包括数据收集、数据清洗、数据处理、数据可视化、数据分析和模型构建等多个步骤。
数据科学的目标是发现数据背后的模式、规律和趋势，并用于决策和问题解决。
1.2 数据科学发展历程数据科学的起源可以追溯到20世纪初的统计学和运筹学。
随着计算机技术的进步，特别是互联网的兴起，数据的规模和复杂性呈指数级增长，推动了数据科学的快速发展。
现代数据科学在20世纪90年代的经济学、社会学和医学等领域中得到广泛应用，并逐渐拓展到更多领域和行业。
1.3 数据科学在各个领域中的应用数据科学在各个领域中都起着重要作用。
在商业领域，数据科学可以帮助企业分析市场趋势、预测销售量、优化供应链等。
在医疗领域，数据科学可以帮助医院优化病人治疗方案、预测疾病发展等。
在社会科学领域，数据科学可以帮助分析社交网络、舆论传播等。
在自然科学领域，数据科学可以帮助天文学家观测宇宙、地球科学家研究气候变化等。
第二章：数据收集与清洗数据收集与清洗是数据科学中非常重要的步骤，它直接影响数据分析和模型构建的结果。
本章将介绍数据收集与清洗的方法和技巧。
2.1 数据收集方法数据收集可以通过多种途径进行，包括实验数据收集、问卷调查、网络爬虫、传感器数据采集等。
在数据收集过程中，需要考虑数据的完整性、准确性和代表性。
2.2 数据清洗技术数据清洗是指通过删除、修正或填充缺失数据、异常值和重复数据等，使得数据更加完整、准确和可靠。
数据清洗需要使用各种数据处理和统计技术，比如去除空值、平滑离群点、处理重复数据等。
第三章：数据处理与可视化数据处理与可视化是数据科学中的核心环节，通过对数据进行处理和可视化，可以更好地理解数据背后的规律和趋势。
掌握计算机等级考试中常见的数据分析和处理技巧
掌握计算机等级考试中常见的数据分析和处理技巧在当今信息爆炸的时代，数据分析和处理技巧成为了计算机领域中的重要话题。
无论是在工作岗位上还是在日常生活中，人们都需要有效地处理和分析大量的数据。
而在计算机等级考试中，掌握常见的数据分析和处理技巧则是获取优异成绩的重要保证。
本文将介绍一些常见的数据分析和处理技巧，帮助考生在考试中取得好成绩。
一、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是数据分析的第一步，它包括了去除数据中的噪声、处理缺失值和异常值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
在计算机等级考试中，常见的数据清洗和预处理技巧包括：1. 去除重复值：通过对数据进行去重操作，可以避免重复计算和分析相同的数据，提高计算效率。
2. 处理缺失值：当数据集中存在缺失值时，可以采取填充、删除或插值等方法来处理缺失值，使数据集更加完整。
3. 处理异常值：异常值可能会对分析结果产生很大的影响，因此需要采取适当的方法来识别和处理异常值，保证数据的准确性。
二、数据可视化与探索性分析数据可视化与探索性分析是数据分析的重要手段之一，它可以通过图表、图像等形式将数据进行可视化展示，帮助人们更好地理解和分析数据。
在计算机等级考试中，常见的数据可视化与探索性分析技巧包括：1. 使用图表：通过绘制条形图、折线图、饼图等图表，可以直观地展示数据的分布、趋势和比例，从而帮助分析人员做出合理的决策。
2. 利用统计图像：例如直方图、散点图和箱线图等，可以通过对数据进行可视化展示，了解数据的分布情况、异常值和离群点等信息。
3. 进行数据探索：通过对数据集进行统计分析、频数分布和相关性分析等探索性分析方法，可以发现数据中隐藏的关联规律，为后续的数据分析提供重要参考。
三、数据分析与建模数据分析与建模是计算机等级考试中的核心内容，它通过运用数据挖掘、机器学习和统计分析等方法，从数据中提取有用的信息和知识。
在计算机等级考试中，常见的数据分析和建模技巧包括：1. 数据挖掘：利用聚类、分类、关联规则等算法，从大规模数据集中发现隐藏的模式和规律。
管理系统中计算机应用第三章课件
管理系统中计算机应用第三章 管理系统的信息化平台第一节 信息处理的基础平台第二节 计算机系统第三节 通信系统平台第四节 计算机网络平台第五节 数据库平台第一节 信息处理的基础平台一、信息处理基础平台的概念信息处理基础平台：P75（名词）为进行信息处理提供技术支持的各种资源的总和。
1.计算机系统平台：P75（单选）计算机系统平台分为硬件系统和软件系统，两者配合，实现信息的处理。
在计算机内部，信息是以二进制数字形式存在的，即由若干“0和”1两种二进制基本码元来表示各种信息。
2.通信网络平台：P76包括:通信网络设备、传输介质、通信协议。
3.数据库平台:包括：操作系统、数据库管理系统、数据库、应用程序。
数据库系统从传统文件系统的基础上发展起来的，是MIS的基础。
4.信息处理的软资源：P76包括：方法、技术、标准、规范、制度、和法规等。
二、信息处理基础平台的发展1.计算机平台的发展概况现代社会信息处理基础平台的发展历史实际上就是以计算机为代表的信息技术发展的历史。
目前，作为信息处理基础平台核心部分的计算机系统，其发展呈现出高性能化、网络化、大众化和智能化的特点。
2.通信平台的发展概况：P76（单选）通信网络平台的出现使得信息处理由孤立的、离散的方式向互联互通的方向发展，其形式包括局域网、广域网、城域网、互联网。
未来的通信网络平台将是融合了计算机网络、电信网络、广播电视网络的综合网络系统，即三网融合。
3.C/S与B/S模式：P77通信平台进行信息处理的模式有两种：Client/Server(客户端/服务器)模式、Browser/Server(浏览器/服务器)模式。
4.数据库系统的发展概况三、集中式平台和分布式平台根据资源分布结构和处理过程的不同，网络信息处理平台分为集中式平台和分布式平台。
P79（单选）（一）集中式处理平台：在集中式平台中，存在一个由若干信息处理设备组成，具有较强的处理能力和一定存储容量的中央系统，平台中的设备均为客户机终端。