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。
excel中进行分类汇总的操作步骤
excel中进行分类汇总的操作步骤Excel是一款功能强大的电子表格软件，它可以进行分类汇总的操作，帮助用户更加方便地分析和整理数据。
下面将介绍在Excel中进行分类汇总的操作步骤。
一、准备数据要进行分类汇总，我们需要准备好要进行汇总的数据。
在Excel中，数据一般以表格的形式呈现，每个数据都有相应的行和列。
确保数据的格式正确，没有空缺或错误的数据。
二、选择汇总方式在进行分类汇总之前，我们需要确定要按照哪个字段进行分类。
例如，如果我们要按照产品类型进行分类汇总，那么需要选择“产品类型”字段作为分类依据。
三、创建分类汇总表接下来，我们需要创建一个分类汇总表，用于显示分类汇总的结果。
在Excel中，可以使用数据透视表功能来创建分类汇总表。
选中包含数据的表格区域。
然后，点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮。
在弹出的对话框中，选择“选择区域”并输入数据的范围，然后点击“确定”。
四、设置数据透视表字段在创建了分类汇总表之后，我们需要设置数据透视表的字段。
这些字段决定了数据透视表中各个部分的显示方式。
将要进行分类的字段拖动到“行”区域。
这样，数据透视表就会按照这个字段的值进行分类。
然后，将要汇总的字段拖动到“值”区域。
这样，数据透视表就会对这个字段的值进行汇总。
五、调整显示方式根据需要，我们可以对数据透视表的显示方式进行调整。
例如，可以修改数据透视表中的标题、样式和布局，使其更加符合需求。
六、刷新数据透视表当源数据发生变化时，我们需要及时刷新数据透视表，以保持汇总结果的准确性。
在Excel中，可以通过右键点击数据透视表，然后选择“刷新”来刷新数据透视表。
七、导出分类汇总结果如果需要将分类汇总结果导出到其他地方使用，可以将数据透视表中的数据复制到其他的工作表或者其他的应用程序中。
在Excel中，可以通过选中数据透视表中的数据，然后复制粘贴来导出分类汇总结果。
总结：通过以上步骤，我们可以在Excel中进行分类汇总操作。
(模块三)单元三 数据处理
据格式”下的文本，点击“完成”即可
完成设置。
3 设置完成后，返回Excel数据表，数据 前有小三角符号，代表已转换成功。
单元三 数据处理
字符转数值
在进行数据统计时，有时获 取的原始数据是以文本字符 形式展现的。虽然不影响数 据展现，但无法进行计算。
数据收集或者保存失败造成数据缺失，如数据存储的失败、存 储器损坏、机械故障等。
单元三 数据处理
空值清洗
1 打开原始数据表格，选中数据区域，在“开始”选项卡下的“编辑”功能组中单击“查找和选择”
按钮，点击“定位条件”命令，在弹出的“定位条件”对话框中，选中“空值”，点击“确定” 后，所有的空值即可被一次性选中。
模块三 数据分类与处理
目录
CONTENT
单元一 认识数据分类与处理 单元二 分类统计
单元三 数据处理
单元四 数据计算
单元三 数据处理
单元三 数据处理
一、数据清洗
数据清洗是指将数据表中多余、重复的数据筛选出来并删除，将缺失、不完整的数据补充 完整，将内容、格式错误的数据纠正或剔除的操作行为。数据清洗是对数据进行重新审查和校 验的过程，目的在于提升数据的质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。
单元三 数据处理
1
将鼠标定位在出现“I12”单元格中，在公式编辑栏中，修改原公式“=H12/E12”为
“=IFERROR(H12/E12,"/")”
单元三 数据处理
2 确认输入后，“I12”单元格中的“#VALUE!”被修改为“/”，然后拖动“I12”单元格的填充
柄，将其他发生错误的单元格进行填充修改
Arcmap要素的分类分级使用
Arcmap要素的分类分级使用简要介绍ArcMap和要素分类分级使用的背景和目的。
ArcMap是一种功能强大的地理信息系统（GIS）软件，用于地图制作、数据分析和空间数据管理等任务。
它是___开发的ArcGIS软件套件的一部分。
功能ArcMap具有多种功能，包括但不限于：制作和编辑地图：用户可以使用ArcMap创建、编辑和绘制地图，添加各种地理要素和图层。
空间数据分析：ArcMap提供了丰富的空间数据分析工具，用于识别和分析地理现象、模式和关系。
数据管理：用户可以使用ArcMap管理地理数据，包括导入、导出、转换和整理数据。
地图发布：ArcMap支持将地图发布为交互式Web地图或打印地图。
用途ArcMap主要用于以下领域：地理学和地理教育：ArcMap可以帮助地理学家和地理教育工作者制作详细、可视化的地图，展示地理特征和地理现象。
城市规划和土地利用：ArcMap提供了土地利用分析工具，可以帮助城市规划师评估土地利用情况、规划未来发展。
自然资源管理：ArcMap可以帮助自然资源管理人员监测和管理自然资源，如森林、水资源和野生动物栖息地。
灾害管理：ArcMap可以用于灾害风险评估、灾情分析和灾后恢复规划。
总之，ArcMap是一种功能强大的GIS软件，广泛应用于各种领域，帮助用户处理和分析空间数据，制作高质量的地图，并支持地图的发布和共享。
要素分类分级使用是指根据某种属性对要素进行分类，并按照特定的等级进行使用和分析。
它可以帮助我们更好地理解和处理要素数据，发现其内在的规律和趋势。
要素分类分级使用的方法有多种，常见的包括：等间距法：将属性值按照相等的间距进行划分，适用于数据分布较为均匀的情况。
等比例法：将属性值按照相等的比例进行划分，适用于数据分布存在较大差异的情况。
自定义法：根据具体需求，自行定义分类标准和等级。
在ArcMap中进行要素分类分级使用的步骤如下：打开ArcMap软件并加载要素数据。
在属性表中选择要进行分类分级使用的属性字段。
nvivo案例节点分类
nvivo案例节点分类NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的软件。
它可以帮助您收集、整理和分析访谈、焦点小组讨论、问卷调查、音频等内容。
全新的NVivo12更可协助您处理社交媒体和网页内容。
NVivo强大的搜索、查询和可视化工具使您可以深入地分析您的数据。
分类表包含有关项目中文件或案例的描述性信息。
例如，您可能具有期刊文章的文件分类表（包括诸如author和publication date 之类的属性）：或针对面试参与者的案例分类表（具有年龄段或性别之类的属性）：将案例或文件分配给分类时，NVivo会自动构建分类表。
分类表使您可以查看分配给特定分类的所有项目，并设置为每个项目设置的属性值。
导入案例分类您可能已经在NVivo以外的文件中收集了有关案件的信息。
如果将其保存为以下格式之一，则可以将其作为分类表导入：例如，如果您有代表人的个案，并且已在电子表格中记录了人口统计信息，则可以导入此分类数据。
同样，如果您已在NVivo 之外收集了有关文件的信息，并且该信息在结构化文本文件或电子表格中，则可以将其作为分类表导入到NVivo中。
例如，如果您进行了一系列视频采访并在电子表格中记录了位置和日期，则可以将视频导入NVivo，然后导入分类数据。
导入之前准备好数据如果数据位于制表符分隔的文本文件或电子表格或SPSS数据文件中，则可以将数据导入新的分类，也可以将数据映射到现有的分类。
该文件必须包含以下格式的值：如果分类数据在电子表格中，则分类名称必须在工作表的第一个单元格中。
电子表格可以包含多个分类表-每个分类表必须位于单独的工作表上。
在文本文件和电子表格文件中，第一列中的项目名称（大小写或文件名）在所有行中的格式都必须相同。
所有名称必须是以下之一：导入分类表数据注意：设置文件或案例的属性值导出分类表您可以导出分类表以与其他人共享数据，或在诸如IBM SPSS Statistics的统计包中使用它。
Nodejs中的require函数的具体使用方法
Nodejs中的require函数的具体使⽤⽅法说明本⽂参考Node官⽹⽂档版本为v11.12.0。
本⽂主要分析了Nodejs中require导⼊JSON和js⽂件时得到的结果，同时简单涉及到了Nodejs中模块导出module.exports和exports的⽤法。
引⾔在阅读webpack源码的过程当中，见到如下⼀⾏代码：const version = require("../package.json").version故引申出对Nodejs中require的学习。
require介绍在Node.js的⽂档中，require的相关⽂档是在Modules⽬录下，属于Nodejs模块化系统的⼀部分。
require是⼀个函数。
通过typeof或者Object.prototype.toString.call()可以验证这个结论：console.log(require) // 输出：Functionconsole.log(Object.prototype.toString.call(require) // 输出：[object Function]通过直接打印require，可以发现在require函数下还挂载着若⼲个静态属性，这些静态属性也可以在Nodejs的官⽅⽂档中直接找到相关的说明：{ [Function: require]resolve: { [Function: resolve] paths: [Function: paths] },main:Module {id: '.',exports: {},parent: null,filename: '/Users/bjhl/Documents/webpackSource/index.js',loaded: false,children: [],paths:[ '/Users/bjhl/Documents/webpackSource/node_modules','/Users/bjhl/Documents/node_modules','/Users/bjhl/node_modules','/Users/node_modules','/node_modules' ] },extensions:[Object: null prototype] { '.js': [Function], '.json': [Function], '.node': [Function] },cache:[Object: null prototype] {'/Users/bjhl/Documents/webpackSource/index.js':Module {id: '.',exports: {},parent: null,filename: '/Users/bjhl/Documents/webpackSource/index.js',loaded: false,children: [],paths: [Array] } } }require函数静态属性这⾥之后再详细补充。
数据挖掘分类实验详细报告
本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。
数据集处理实验详细过程：
CSV数据源处理
由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset(ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。
实例/节点
9
10
20
30
正确率
64.2%
64.6%
63.2%
64%
64.6%
63%
65.8%
66.2%
66.4%
65.8%
从表格可知当实例数为20的时候，正确率最高，所以我们将该配置作为标准生成模型，模型生成方式为，在Resultlist区域，右键点击实例为20的那条记录，出现右键菜单，选择savemodel生成模型即可。步骤如下所示：
3、数据预处理
在本次试验中，我们使用weka的Filter作为数据预处理工具，该工具的一般流程是：实例化过滤器->传入过滤器参数->通过eFilter使用过滤器。
由于本实验采用的决策树J48算法的数据集需要离散化，故采用离散化过滤。实现结果如下图所示：
过滤完成后的数据集变化情况如下图所示：
1、打开weka软件平台，点击进入Explorer，选择open file…，打开train_data.arff文件，如下图所示：
2、在Filter区域选择choose，在unsupervised节点下选择attribute下的NumericToNominal与Discretize，选择后点击“Apply”，即可完成数据预处理，结果如下图所示：
矢量数据筛选与提取
矢量数据的筛选与提取矢量数据的筛选与提取综合运用于企业选址与适宜性分析。
条件查询与字段计算是筛选与提取的基础。
通常对于某些比较简单的查询，我们也可以采用最直接的方法——Select Features，但是这种方法仅限于我们知道所要查询的内容所在区域。
所以我们最常用的还是进行条件查询和字段计算。
矢量数据的筛选——条件查询与字段计算条件查询：一、属性查询——Select By Attributes1、查询 90 年总人口大于 600000 的区域（[zrk_90>600000]）2、查询唐山地区所辖县市（[bm] LIKE '02*' （唐山地区县市编码的前两位是02））☻：注意Like、And(并)、Or（或）、Not(非)、Is（是否）等这几项逻辑关系的应用，同时要注意使用英文字符下的半角字符，Get Unique Values是指从你选择的字段里获取，常用。
二、空间查询——Select By Location1、查询滹沱河流经的县市(1) 通过手工或属性查询方式，选择滹沱河要素。
属性查询条件：“[mc] = '滹沱河' ” 。
(2) 选择ArcMap 主菜单【Selection】 【Select By Location】菜单项，弹出Select By Location 对话框。
(3) 构造空间查询条件。
Selection method：部分选择“select features from”，Target Layer(s):选择“XJ_shape_prj”，Source layer:选择“HL_shape_prj”，勾选use selected features选项卡，空间运算方法（spatial selection method for target layer feature(s)）部分选择“intersect the source layer feature”。
数据透析表中的数据透视表字段数据报告导出技巧
数据透析表中的数据透视表字段数据报告导出技巧数据透析表（Pivot Table）是一种数据处理工具，通过对原始数据进行透视、分类和汇总，帮助我们更好地理解数据。
在数据透析表中，有许多字段和数据可以用于生成数据报告。
本文将介绍一些导出数据透视表字段数据报告的技巧，帮助您更加高效地利用数据透析表进行数据分析和报告生成。
首先，让我们回顾一下数据透析表中的基本元素。
在数据透析表中，我们通常会有行字段（Row Fields）、列字段（Column Fields）、值字段（Value Fields）和筛选字段（Filter Fields）。
行字段和列字段用于对数据进行分类和分组，值字段用于对数据进行计算和汇总，筛选字段用于筛选数据显示的范围。
编写优质的数据报告需要准确的数据和清晰的表达方式。
以下是一些导出数据透视表字段数据报告的技巧，供您参考：1. 选择适当的值字段：在数据透析表中，我们可以选择多个值字段进行计算和汇总。
在导出数据报告时，确保选择适当的值字段，以便在报告中呈现最重要和相关的数据。
根据需要，可以选择求和、计数、平均值等不同的计算方法。
2. 添加计算字段：有时，数据透析表提供的默认计算方法无法满足我们的需求。
在这种情况下，可以通过添加计算字段来自定义计算方法。
通过点击数据透析表上方的“字段列表”或“设置”选项，可以进入字段列表界面，在这里可以添加自定义的计算字段。
根据需求，可以进行数学运算、逻辑判断等操作，以获得准确的数据报告。
3. 筛选数据：通过添加筛选字段，可以根据特定的条件来筛选数据。
这对于生成特定范围的数据报告非常有用。
在数据透析表中，可以通过拖动字段到筛选器区域或者右键单击字段并选择“添加到筛选器”来添加筛选字段。
根据需要，可以添加多个筛选条件，以便获取所需的数据。
4. 调整数据透析表样式：数据透析表不仅提供了丰富的数据处理功能，还可以通过调整样式和布局来改善报告的可读性和可视化效果。
EMS中公共信息模型导入_导出技术_董越
EMS 中公共信息模型导入/导出技术董 越,孙宏斌,吴文传,张伯明,刘崇茹(清华大学电机系,北京市100084)摘要:介绍了EMS 接口标准化进程,提出了采用实时数据库作为适配器,通过XM L(可扩展置标语言)文件实现EM S 的公共信息模型(CIM )数据交换的方案,数据导入、导出EMS 时,由该适配器完成语法和语义的两步转换。
文中解决了运用实时数据库承载CIM 的关键技术问题,如对多重关联的表达和对继承的处理。
实现了由CIM 的UM L 描述自动构造实时数据库,并能将XM L 格式的CIM 数据自动导入和导出EMS 。
通过自操作试验验证了该方案的可行性和适应性。
关键词:能量管理系统;公共信息模型;可扩展置标语言;标准化;实时数据库中图分类号:T M73收稿日期:2001-11-04。
国家重点基础研究专项经费(G 1998020322)和国家自然科学基金(50107005)资助项目。
0 引言近年来,能量管理系统(EMS )在我国电力系统调度管理部门迅速普及。
在建设和使用EMS 的过程中面临着一些困难:¹属于EM S 的SCADA 系统与PAS 系统经常是由不同的厂家提供,有大量的接口工作要做,EM S 与其他系统进行集成时也有类似情况。
º随着我国电网规模的扩大和电网运营市场化的深入开展,不同地区的电力部门间需要交换的数据,在种类和内容上都将越来越多,但交换数据的方法和格式不统一。
»随着电力系统软件生产厂家所开发的软件产品种类越来越多,规模越来越大,同一厂家的不同产品间的配合和集成也会越来越困难。
为了克服这些困难,国调中心决定规范EM S 及相关软件系统所提供的接口,使之标准化[1]。
国调中心采纳了国际电工委员会(IEC)制定的IEC 61970系列标准,称为能量管理系统应用程序接口(EM S —API )[2]。
该标准希望通过定义标准应用程序接口,使得应用和系统能够不依赖于信息的内部表示而存取公共数据和交换信息。
Windows2016域用户帐户的导出导入
Windows 2000/03域用户帐户的导出/导入2010-11-22 21:47:53| 分类：服务器 | 标签：帐户域 ad 用户 dc |字号大中小订阅作为网管，有时我们需要批量地向AD域中添加用户帐户，这些用户帐户既有一些相同的属性，又有一些不同属性。
如果逐个添加、设置的话，十分地麻烦。
一般来说，如果不超过10个，我们可利用AD用户帐户复制来实现。
如果再多的话，我们就应该考虑使用csvde.exe或ldifde.exe来减轻我们的工作量了。
一、AD用户帐户复制 1、在“AD域和计算机”中建一个作为样板的用户，如S1。
2、设置相关需要的选项，如所属的用户组、登录时间、用户下次登录时需更改密码等。
3、在S1上/右键/复制，输入名字和口令。
说明： 1、只有AD域用户帐户才可以复制，对于本地用户帐户无此功能。
2、帐户复制可将在样板用户帐户设置的大多数属性带过来。
具体如下：二、比较csvde与ldifde三、以csvde.exe 为例说明：域用户帐户的导出/导入 操作步骤如下：1、 在“AD 域和计算机”中建一个用户，如S1。
2、 设置相关需要的选项，如所属的用户组、登录时间、用户下次登录时需更改密码等。
3、在DC 上，开始/运行：cmd4、 键入：csvde –f demo.csv说明： （1）不要试图将这个文件导回，来验证是否好使。
因为这个文件中的好多字段在导入时是不允许用的，如：ObjectGUID 、objectSID 、pwdLastSet 和 samAccountType 等属性。
我们导出这个文件目的只是为了查看相应的字段名是什么，其值应该怎么写，出错信息如下： （2）可通过-d –r 参数指定导出范围和对象类型。
例如： -d “ou=test,dc=mcse,dc=com” 或 -d “cn=users,dc=mcse,dc=com” -r “< Objectclass=user>”5、 以上面的文件为参考基础，创建自己的my.csv ，并利用复制、粘贴、修改得到多条记录。
QGIS中文操作手册
QGIS中文操作手册QGIS中文操作手册(3-3)QGIS编辑矢量图层................. 错误!未定义书签。
1.添加矢量图层.................................................... 错误!未定义书签。
2.编辑相关的功能介绍.............................................. 错误!未定义书签。
3.绘制一个新图元.................................................. 错误!未定义书签。
4.移动折点........................................................ 错误!未定义书签。
5.新增折点........................................................ 错误!未定义书签。
6.删除折点........................................................ 错误!未定义书签。
7.绘制空环形...................................................... 错误!未定义书签。
8.绘制岛.......................................................... 错误!未定义书签。
9.分割图元........................................................ 错误!未定义书签。
10.移动图元....................................................... 错误!未定义书签。
QGIS中文操作手册(3-4)QGIS编辑图层属性................. 错误!未定义书签。
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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！。