2.2.3数据的表示与处理

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计量经济学与统计学作业指导书

计量经济学与统计学作业指导书第1章引言 (4)1.1 计量经济学与统计学的基本概念 (4)1.2 研究方法与数据类型 (4)1.3 模型设定与假设 (4)第2章数据的收集与处理 (4)2.1 数据来源与收集方法 (4)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据收集方法 (5)2.2 数据预处理 (5)2.2.1 数据整理 (5)2.2.2 数据标准化与归一化 (5)2.3 数据清洗与整合 (5)2.3.1 数据清洗 (5)2.3.2 数据整合 (6)第3章描述性统计分析 (6)3.1 频数与频率分布 (6)3.1.1 频数分布 (6)3.1.2 频率分布 (6)3.2 图表与可视化 (6)3.2.1 条形图与柱状图 (6)3.2.2 饼图 (6)3.2.3 折线图 (7)3.2.4 散点图 (7)3.3 统计量度与中心趋势 (7)3.3.1 均值 (7)3.3.2 中位数 (7)3.3.3 众数 (7)3.4 离散程度与偏态 (7)3.4.1 极差 (7)3.4.2 四分位差 (7)3.4.3 标准差 (7)3.4.4 偏态 (7)第4章概率论基础 (8)4.1 随机事件与概率 (8)4.1.1 随机试验与样本空间 (8)4.1.2 随机事件 (8)4.1.3 概率的定义与性质 (8)4.1.4 概率的计算方法 (8)4.2 条件概率与贝叶斯定理 (8)4.2.1 条件概率的定义与性质 (8)4.2.2 独立性 (8)4.3 离散型随机变量 (8)4.3.1 离散型随机变量的定义与性质 (8)4.3.2 概率分布函数 (8)4.3.3 期望与方差 (9)4.4 连续型随机变量 (9)4.4.1 连续型随机变量的定义与性质 (9)4.4.2 概率密度函数 (9)4.4.3 分布函数 (9)4.4.4 期望与方差 (9)第5章假设检验与置信区间 (9)5.1 假设检验的基本概念 (9)5.1.1 零假设与备择假设 (9)5.1.2 显著性水平 (9)5.1.3 两类错误 (9)5.1.4 检验统计量 (9)5.2 常见的假设检验方法 (9)5.2.1 单样本t检验 (10)5.2.2 双样本t检验 (10)5.2.3 方差分析 (10)5.2.4 卡方检验 (10)5.2.5 非参数检验 (10)5.3 置信区间的估计 (10)5.3.1 置信区间的定义 (10)5.3.2 置信区间的计算方法 (10)5.3.3 置信区间的解释与应用 (10)5.4 功效分析 (10)5.4.1 功效的定义与意义 (10)5.4.2 样本量计算 (10)5.4.3 提高功效的方法 (10)第6章方差分析 (10)6.1 单因素方差分析 (10)6.1.1 基本概念 (10)6.1.2 假设检验 (10)6.1.3 检验统计量 (11)6.1.4 拒绝域 (11)6.2 多因素方差分析 (11)6.2.1 基本概念 (11)6.2.2 假设检验 (11)6.2.3 检验统计量 (11)6.2.4 拒绝域 (11)6.3 重复测量方差分析 (11)6.3.1 基本概念 (11)6.3.2 假设检验 (11)6.3.4 拒绝域 (12)第7章回归分析 (12)7.1 线性回归模型 (12)7.2 最小二乘法与参数估计 (12)7.3 模型检验与诊断 (12)7.4 多元回归分析 (12)第8章时间序列分析 (13)8.1 时间序列的基本概念 (13)8.1.1 时间序列的定义 (13)8.1.2 时间序列的类型 (13)8.1.3 时间序列的特性 (13)8.2 平稳性检验与单位根 (13)8.2.1 平稳性检验 (14)8.2.2 单位根 (14)8.3 自相关与偏自相关函数 (14)8.3.1 自相关函数 (14)8.3.2 偏自相关函数 (14)8.4 时间序列模型构建 (14)8.4.1 自回归模型（AR） (14)8.4.2 移动平均模型（MA） (14)8.4.3 自回归移动平均模型（ARMA） (14)8.4.4 自回归差分移动平均模型（ARIMA） (15)第9章非参数统计方法 (15)9.1 非参数检验的基本概念 (15)9.2 核密度估计与核回归 (15)9.3 典型相关分析 (15)9.4 主成分分析 (15)第10章综合应用与案例分析 (15)10.1 计量经济学模型应用 (15)10.1.1 社会经济领域案例研究 (16)10.1.2 模型选择与估计方法 (16)10.1.3 假设检验与模型诊断 (16)10.2 统计学方法应用 (16)10.2.1 数据挖掘与分析 (16)10.2.2 假设检验 (16)10.2.3 预测分析 (16)10.3 案例分析与讨论 (17)10.3.1 案例一：房地产价格影响因素分析 (17)10.3.2 案例二：企业盈利能力分析 (17)10.3.3 案例三：空气质量预测 (17)10.4 课程总结与展望 (17)10.4.1 课程总结 (17)10.4.2 研究展望 (17)第1章引言1.1 计量经济学与统计学的基本概念计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象中的数量关系和规律性，通过运用数学、统计学和经济理论构建模型，对经济变量进行量化分析。

数据分析与处理技术作业指导书

数据分析与处理技术作业指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的主要流程与方法 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复数据删除 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 数据合并 (5)2.2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据离散化 (5)2.3.3 数据聚合 (5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 最小最大归一化 (5)2.4.2 Z分数标准化 (6)2.4.3 对数变换 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 数据可视化原则与技巧 (6)3.1.1 原则 (6)3.1.2 技巧 (6)3.2 常用数据可视化工具 (7)3.2.1 Tableau (7)3.2.2 Power BI (7)3.2.3 ECharts (7)3.2.4 Highcharts (7)3.3 可视化案例分析与实践 (7)3.3.1 案例背景 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 可视化实践 (7)第4章描述性统计分析 (8)4.1 频数与频率分析 (8)4.1.1 频数分析 (8)4.1.2 频率分析 (8)4.2 集中趋势分析 (8)4.2.1 均值 (8)4.2.2 中位数 (8)4.2.3 众数 (8)4.3 离散程度分析 (9)4.3.1 极差 (9)4.3.2 四分位差 (9)4.3.3 方差与标准差 (9)4.4 分布形态分析 (9)4.4.1 偏度 (9)4.4.2 峰度 (9)4.4.3 置信区间 (9)第5章概率论与数理统计基础 (9)5.1 随机变量与概率分布 (9)5.1.1 随机变量 (9)5.1.2 概率分布 (10)5.2 假设检验 (10)5.2.1 假设检验的基本概念 (10)5.2.2 常见的假设检验方法 (10)5.3 方差分析与回归分析 (10)5.3.1 方差分析 (10)5.3.2 回归分析 (10)第6章数据降维与特征选择 (11)6.1 数据降维的意义与方法 (11)6.2 特征选择与特征提取 (11)6.3 主成分分析（PCA） (11)6.4 线性判别分析（LDA） (12)第7章分类与预测 (12)7.1 分类与预测方法概述 (12)7.2 决策树与随机森林 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 随机森林 (13)7.3 逻辑回归与支持向量机 (13)7.3.1 逻辑回归 (13)7.3.2 支持向量机 (13)7.4 神经网络与深度学习 (13)7.4.1 神经网络 (13)7.4.2 深度学习 (14)第8章聚类分析 (14)8.1 聚类分析方法概述 (14)8.2 K均值聚类 (14)8.2.1 算法步骤 (14)8.2.2 优缺点 (14)8.3 层次聚类 (14)8.3.1 算法步骤 (15)8.3.2 优缺点 (15)8.4 密度聚类 (15)8.4.1 算法步骤 (15)8.4.2 优缺点 (15)第9章时间序列分析 (15)9.1 时间序列的基本概念 (15)9.1.1 时间序列的组成 (15)9.1.2 时间序列的特点 (16)9.1.3 时间序列的分类 (16)9.2 时间序列预处理 (16)9.2.1 数据清洗 (16)9.2.2 数据转换 (16)9.2.3 特征提取 (17)9.3 时间序列预测方法 (17)9.3.1 传统统计方法 (17)9.3.2 机器学习方法 (17)9.4 时间序列案例分析 (17)9.4.1 金融领域 (17)9.4.2 气象领域 (17)9.4.3 经济领域 (17)第10章综合案例实战 (17)10.1 数据分析与处理案例背景 (18)10.2 数据预处理与可视化 (18)10.2.1 数据清洗 (18)10.2.2 数据整合 (18)10.2.3 数据可视化 (18)10.3 模型构建与优化 (18)10.3.1 特征工程 (18)10.3.2 模型选择与训练 (18)10.3.3 模型优化 (18)10.4 结果评估与总结 (18)10.4.1 结果评估 (18)10.4.2 总结 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为现代社会的一种核心技术，其意义与价值日益凸显。

2.3 数值数据的表示

[X]反= （2-2-n）+x
0 ≤x ＜ 1 -1＜x ≤0
其中x为真值，n为小数的位数
（mod 2-2-n ）
例如：当x=+0.0110时， [x]反=0. 0110 当x=−0.0110时， [x]反=(2−2-4)+x=1.1111−0.0110=1. 1001
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反码
明德
博学
日新
明德
博学
日新
笃行
对于有符号数而言，正负符号“+”和“-”，机器是无法识别的，这就需要把正负符号“数字化”。一旦符号数字化后，符号和数值就形成了一种新的编码。
通常我们把带有正负符号的数成为真值，把符号“数字化”的数成为机器数。
常见的机器数有：原码、反码、补码和移码。
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原码
明德
博学
日新
笃行
3. 编码规则：正号用0表示，负号用1表示；正数的数值部分保持不变，负数的数值部分按位取反。
例如：当x=+1010时， [x]反=01010 当x=−0.1001时， [x]反=1.0110 当x=0时， [+0.0000]反=0.0000
[−0.0000]反=1.1111 说明：反码中的“零”有两种表示形式。
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补码
明德
博学
日新
笃行
5. 常用的求补码的方法：
1）由定义求补码
由真值求补码，直接利用补码的定义。反过来，由补
码求真值，只需将公式左右进行交换就可以了
2）由原码求补码
正数的补码和原码相同；
负数的补码，将原码除符号位以外的其余各位求反，
末位加1。
3）求负数补码的简便原则

2.2数据表示与处理

数值型，它们表示数值的范围是不同的。
字符串型数据是指用＂＂括起来的一串字符。如＂欢迎进入VB世界！＂、＂Visual Basic＂、＂1234＂都是字符串类型。布尔型又称逻辑型，常用于表示逻辑判断的结果日期型数据专门用来处理日期和时间。VB采用一对“#”把日期和时间的值括起来，如 #2003/08/20# 表示2003年8月20日。
2.2 数据表示与处理
思考：
如何产生1-10之间的整数
Int(rnd()*10)+1
2.2 数据表示与处理
字符串函数
2.2 数据表示与处理
日期函数
Date()函数返回系统的当前日期。 Time()函数返回系统的当前时间，如： dtmBeginTime = Time()，将系统当前时间赋给变量dtmBeginTime。以此类推，Day()、Month()、Year()函数分别返回指定日期的日数、月份数、年份数。
2.2 数据表示与处理
变量是用来存储数据的，数据分为不同的类型，相应的变量也有不同类型：变量在使用之前应用Dim语句声明其变量名及数据类型， Dim语句格式为： Dim 变量名 As 数据类型
例如：Dim i As Integer Dim sum As Single Dim name As String 以上三个语句分别将i、sum、name定义为整型、单精度和字符串型变量。当然，也可以在一行中定义多个变量，如上述三个变量可如下定义： Dim i As Integer, sum As Single, name As String
2.2 数据表示与处理
常用转换函数
2.2 数据表示与处理
在所有事件过程前定义的变量，可在该窗体的所有事件过程中使用，称为窗体级变量。也可以在事件过程中定义变量，此处的变量称为局部变量，只能在事件过程中使用。

数据的表示与处理

实践题：
Ⅰ判断下列数据的类型: 21 “A” “235a_1” 235679578 Ⅱ 判断以下科学计数法正确与否: -2.785642E21 2.057568E+2 1.797561897E-300 #1999/06/17# -1.5E-31
选择题：
1．以下各项中，不是字符串常量的是（） A．"Visual" B．"等级考试" C． " " 2．日期型数据在表示日期时，它的格式是（） A．mm/dd/yyyy B．mm-dd-yyyy C．mm&dd&yyyy D．A、B 3、VB的数据类型分为（） A、数值型、字符型、布尔型、日期型 C、基本类型、扩展类型
D．//Basic//
B、数值型、字符型、对象型、日期型 D、整型、实型、字符型、日期型、布尔型
4、在VB中，执行 “DimA,B As String” 语句后，A，B的数据结构为（）。 A、整型数 B、实型数 C、字符型 D、字节型 5．如果希望使用变量x来存放数据12，34567193456，应该将变量X声明为()何种类型？ A、Single B、Integer C、Double D、Date
常量与变量
物理中的均速运动的公式：S=Vt,在一定的速度下，S的值随着t的值改变而变化，这里的常量是V，而变量是S和t。
请同学们分析一下：S=3.14*R^2 这里的常量是什么？变量是什么？
常量
数值常量字符串常量
366 486756785 28.9127 “ab46” “3456” “*##pp88” 只有true和flase两个值 #2006/2/17#
3.402823 E 38
负数：－ 1.797693134E30~ － 4.940656458E 940656458E － 324~1.797693134E308

数据的表示与分析

数据的表示与分析数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，我们经常需要对数据进行表示和分析，以便获取有价值的信息。

本文将探讨数据的表示方法和数据分析的重要性。

一、数据的表示数据的表示是指将现实世界的信息转化为计算机可以处理的形式。

常见的数据表示方法包括文本、数字、图像和音频等。

1. 文本表示：文本是最基本的数据表示形式。

通过使用不同的字符集和编码方式，可以将文本转化为计算机能够理解和处理的形式。

例如，使用ASCII编码可以将字符转化为数字表示。

2. 数字表示：数字是数学计算的基础，也是数据处理的重要方式。

计算机内部使用二进制表示数字，可以通过不同的编码方式将整数、浮点数等转化为二进制形式，以便计算机进行处理。

3. 图像表示：图像是由像素点组成的，每个像素点包含一定的颜色信息。

使用不同的图像格式可以将图像数据以数字的形式表示出来，在计算机中进行存储和处理。

4. 音频表示：音频数据是连续的波形信号，可以通过采样和量化的方式将其表示为数字形式。

常见的音频格式如MP3、WAV等，以便在计算机中播放和编辑。

二、数据分析的重要性数据分析是从大量的数据中提取和整理有用信息的过程，对于决策和问题解决具有重要意义。

1. 业务决策：数据分析可以帮助企业做出更明智的决策。

通过分析市场数据、销售数据和客户数据等，企业可以了解市场需求，优化产品设计和销售策略，提高竞争力。

2. 预测和规划：通过对历史数据的分析，可以建立模型和算法进行预测。

例如，天气预报和股市走势预测都依赖于对历史数据的分析和模型建立。

3. 问题解决：数据分析可以帮助发现问题的根本原因，并提供解决方案。

通过分析故障数据、客户反馈等，可以确定产品质量问题和改进方向，以便解决问题。

4. 数据挖掘：通过数据分析可以挖掘出隐藏的关联规律和趋势，发现潜在的商机。

例如，通过用户行为数据分析可以提供个性化的推荐服务，提高用户的满意度和购买率。

5. 科学研究：数据分析在科学研究中也起着重要的作用，可以帮助发现新的知识和发展理论。

数据的有效表示与处理

数据的有效表示与处理数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。

然而，数据的有效表示与处理却是一个复杂而关键的问题。

本文将探讨数据的有效表示与处理的方法和技巧，以及其在不同领域中的应用。

一、数据的表示数据的表示是指将数据转化为计算机可处理的形式。

有效的数据表示可以提高计算机处理效率和准确性。

以下是几种常见的数据表示方法：1. 二进制表示：计算机内部使用二进制来表示数据。

二进制由0和1组成，可以用来表示数字、字符和图像等不同类型的数据。

2. 十进制表示：十进制是我们平时使用的数字系统，可以用来表示整数、浮点数等。

计算机通过算法将十进制数据转换为二进制进行处理。

3. 字符编码：字符编码将字符映射为二进制数据以便计算机处理。

常见的字符编码有ASCII、Unicode等。

二、数据的处理数据的处理是指对数据进行操作和计算的过程。

有效的数据处理可以提取出有用的信息，支持决策和分析。

以下是几种数据处理的方法：1. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、去重、填充空值等操作，以确保数据的准确性和完整性。

2. 数据转换：数据转换是指将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式，以满足不同的需求。

例如，将数据从文本格式转换为数值格式。

3. 数据分析：数据分析是对数据进行统计和挖掘，以发现其中的规律和趋势。

常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习和数据挖掘等。

三、数据表示与处理的应用数据的有效表示与处理在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个常见领域中的应用示例：1. 金融领域：数据的有效表示与处理在金融领域中起着重要作用。

通过对金融市场数据的处理和分析，可以帮助投资者做出更准确的决策，预测市场趋势。

2. 医疗领域：医疗数据的表示与处理可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等工作。

通过对病人的数据进行分析，可以提高治疗效果和患者生活质量。

3. 物联网领域：物联网中的大量传感器数据需要进行有效的表示和处理。

通过对传感器数据的处理，可以实现智能家居、智慧城市等应用。

2.2数据的表示与处理(3)

2.2数据的表示与处理（3）一、教学目标：1、知识与技能熟练使用vb中的赋值语句，能写出vb中print语句的执行结果2、过程与方法：培养学生的思维能力、创新能力、自主学习能力 , 加强学生的合作学习，提高学生的动手能力。

3、情感态度与价值观：让学生学会合作交流，培养良好的道德情操。

二、重点难点：1、教学重点（1）VB常用的的基本数据类型，常量与变量，运算符和表达式（2）VB程序的开发环境2、教学难点把本节的内容加以运用三、教学环境：1、预备知识：学生已掌握使用计算机解决问题的四个步骤——分析问题、建立模型、设计算法和编写程序。

2、硬件要求：建议本节课在多媒体电脑教室中完成，有广播教学系统或投影仪。

3、所需软件：学生机要安装VB6.0或以上版本。

四、主要内容：1、赋值语句2、 print 语句3、注释语句4、结束语句五、教学步骤：1、赋值语句【引入】经过上面一堂课的学习，我们了解了VB的基本数据类型和运算符表达式的书写方式，下面，我们对VB进行更深入的研究，请同学们观察下面的例子，研究一下，结果是否能正确输出，问题出在哪里。

（图1）Private Sub Command1_Click()a = Text1.Texta = Text2.TextEnd Sub[结论]需要将a=text2.text改成text2.text=a[讲述]1）在VB中，我们通过“=”实现赋值，赋值语句的“=”后面可以是常量、变量或表达式。

赋值语句中的“=”与数学中的“=”是不同的。

2）请同学们观察以上例子：a=text1.text[分析]text1中如果无输入，它的text属性为“”，如果输入数字1，它的text属性为“1”（再次强调文本框内任何输入都为文本）。

通过“=”将该值赋予变量a。

同样a=text2.text将text2的内容赋予了a,因此无法实现以上程序。

正确的写法应该改成text2.text=a,将a的值赋予text2的text属性，这样text2因为它的text属性发生了改变，在面板上也及时的发生变化，将a的值输出。

人工智能及其应用第四版答案

人工智能及其应用第四版答案【篇一：人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。

分布式人工智能系统的特点：(1) 分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2) 连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3) 协作性各个子系统协调工作(4) 开放性通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模(5) 容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识，提高工作的可靠性(6) 独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2 什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实体，可看作是从感知序列到动作序列的映射。

其特性为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性把agent 译为艾真体的原因主要有：(1) 一种普遍的观点认为，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体。

(2) “主体”一词考虑到了agent具有自主性，但并未考虑agent还具有交互性，协调性，社会性，适应性和分布性的特性(3) “代理”一词在汉语中已经有明确的含义，并不能表示出agent的原义(4) 把agent译为艾真体，含有一定的物理意义，即某种“真体”或事物，能够在十分广泛的领域内得到认可(5) 在找不到一个确切和公认的译法时，宜采用音译9-3 艾真体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？每种结构的特点为何？真体＝体系结构+程序(1) 在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统。

(2) 真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用(3) 真体的运行是一个或多个进程，并接受总体调度(4) 各个真体在多个计算机cpu上并行运行，其运行环境由体系结构支持。

《地理信息系统设计与开发》教学大纲

《地理信息系统设计与开发》教学大纲地理信息系统（GIS）设计与开发是一门针对地理信息系统技术的学科，涵盖了GIS的设计原理、开发方法以及相关技术的应用等内容。

本课程旨在培养学生对GIS系统进行设计与开发的能力，使其能够理解和掌握GIS系统的基本原理和关键技术，能够独立进行GIS系统的设计与开发工作。

一、课程背景与意义GIS作为一种综合应用技术，已广泛应用于地理信息分析、自然资源管理、城市规划、环境保护等领域。

而GIS系统的设计与开发则是GIS技术能否成功应用的关键。

因此，培养学生对GIS系统进行设计与开发的能力具有重要意义。

二、课程目标1.了解GIS系统的基本原理和关键技术；2.掌握GIS系统的设计方法和流程；3.学会使用GIS开发工具进行系统的开发与实施；4.培养学生对GIS系统进行设计与开发的能力。

三、课程内容与安排1.GIS系统设计与开发概述（2学时）1.1GIS概述1.2GIS系统的组成1.3GIS系统的设计与开发流程2.GIS数据模型与数据库设计（8学时）2.1GIS数据模型2.2地理数据的表示与存储2.3数据库设计与组织2.4空间数据库设计与实现3.空间数据获取与处理（12学时）3.1空间数据获取与采集3.2空间数据的质量检查与纠正3.3空间数据的预处理与清洗3.4空间数据的分析与处理4.GIS系统的功能设计与实现（16学时）4.1GIS系统的功能需求与分析4.2GIS系统的功能模块设计与实现4.3GIS系统的用户界面设计与实现4.4GIS系统的功能测试与评价5.GIS系统的部署与管理（8学时）5.1GIS系统的部署与安装5.2GIS系统的运维与管理5.3GIS系统的安全性与可靠性四、教学方法与评价方式1.采用理论讲授与实践相结合的教学方法，分配一定的实验作业，并进行指导；2.考核方式：课程作业占比50%、期末考试占比50%。

五、教材与参考书目1.主教材：《地理信息系统与地理信息系统技术》2.参考书目：2.1《地理信息系统导论》2.2《地理信息系统原理与方法》2.3《地理信息系统开发技术与应用》六、教学团队本课程由专业教师组成的教学团队负责授课，其中部分实践环节由相关行业的专业人士进行指导。

矢量数据与栅格数据

矢量数据与栅格数据引言概述：矢量数据和栅格数据是地理信息系统（GIS）中两种常见的数据类型。

它们在数据表示、存储和处理方面有着不同的特点和应用场景。

本文将详细介绍矢量数据和栅格数据的定义、特点以及在GIS领域的应用。

一、矢量数据1.1 矢量数据的定义和特点矢量数据是通过点、线和面等几何要素来描述地理现象的数据类型。

它以坐标点和连接这些点的线段或者多边形来表示地理对象。

矢量数据具有以下特点：1.1.1 几何精确性：矢量数据可以精确地表示地理对象的形状和位置。

1.1.2 拓扑关系：矢量数据可以描述地理对象之间的拓扑关系，如邻接、相交和包含等。

1.1.3 数据结构简单：矢量数据的数据结构相对简单，易于存储和处理。

1.2 矢量数据的应用矢量数据在GIS领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.2.1 地理分析：矢量数据可以进行地理分析，如空间查询、缓冲区分析和网络分析等。

1.2.2 地图制图：矢量数据可以用于地图制图，生成各种类型的地图，如道路地图、土地利用图温和候分布图等。

1.2.3 空间规划：矢量数据可以用于空间规划，如城市规划、土地利用规划和交通规划等。

1.3 矢量数据的优缺点矢量数据具有以下优点：1.3.1 精确性高：矢量数据可以精确地表示地理对象的形状和位置。

1.3.2 数据结构简单：矢量数据的数据结构相对简单，易于存储和处理。

1.3.3 数据量小：矢量数据通常比栅格数据占用更少的存储空间。

然而，矢量数据也存在一些缺点：1.3.4 不适合于连续数据：矢量数据不适合于表示连续变量，如高程温和温等。

1.3.5 数据处理复杂：矢量数据的处理相对复杂，需要进行拓扑关系的计算和空间分析。

二、栅格数据2.1 栅格数据的定义和特点栅格数据是将地理空间划分为规则的像素网格，并将地理属性值与像素关联的数据类型。

栅格数据具有以下特点：2.1.1 空间连续性：栅格数据可以表示地理空间的连续性，适合于连续变量的表示。

2.2 数据的表示与处理

2.2 数据的表示与处理一、教材分析根据《普通高中信息技术课程标准》的要求，"算法与程序设计"是普通高中信息技术的选修模块之一。

本章节是在同学们学习完算法及可视化编程的一般步骤的基础上开设的。

教材安排合理，因为只有学生通过本节的学习，才能进一步地对Visual Basic 程序组成的领会，为下一步把算法转换成Visual Basic程序打下基础。

符合学生的认知规律。

本节内容包括：数据类型、常量与变量、运算符与表达式、常用的语句与函数。

学习这些内容就是一步一步的积累Visual Basic语言的语法。

上好这节课是使学生能否较好地学好"算法与程序设计"这一模块的关键。

而本节内容枯燥无味，与学生一直认为信息技术课是上机操作的观念更是大相径庭。

所以授课前可以通过一些有趣的Visual Basic小程序演示（比如猜数程序），激发学生兴趣。

二、学情分析本节课教学对象为高一学生，教学内容为程序设计的基础知识，其中数据的部分类型、常量、变量的概念和数学课中有相通的地方，学生具有相关的数学基础，因此学习起来相对要容易。

三、教学目标1、知识与技能掌握Visual Basic定义的常用的基本数据类型，常量与变量的定义方法，运算符、函数和表达式的描述。

熟悉Visual Basic程序设计语言的开发环境，能调试简单的Visual Basic程序。

2、方法与过程本节涉及到基础知识较多，所以要一个一个问题解决，从一个简单的求圆的面积的程序入手，从中分析Visual Basic程序一般包括的四部分，基本数据类型、常量与变量，运算符、函数和表达式，而且结合练习来加强对这些新知识的巩固。

通过介绍Visual Basic程序的开发环境中的菜单、常用工具和常用窗口等，再通过上机操作运行一个程序，让学生更容易上手。

3、情感态度和价值观①提高学生的思维能力、创新能力和表达能力；②让学生学会合作交流，培养良好的道德情操；③这一节是学习Visual Basic程序的重要的入门课，授课时要注意结合学生的思路，逐个问题解决，不可一蹴而就。

数据的表示和运算整

在数据清洗过程中，需要选择合适的算法和工具，如Python的Pandas库等，以便高效地处理大规模数据集。
数据转换
数据转换是将原始数据转换成适合进行数据分析的格式或类型的过程。
01
数据类型转换是将数据转换成统一的数据类型，以便进行计算和分析。
03
数据离散化是将连续的数据值转换成离散的类别，以便进行分类或聚
云存储
公有云存储
通过互联网访问存储在远程服务器上的数据，可实现数据备份、共享和协作。
私有云存储
将公有云的所有基础架构技术整合并存储在本地，通过Web浏览器可以实现相同的功能并拥有访问数据的能力。
06
数据安全
数据加密
加密算法
采用高级加密算法，如AES、RSA 等，对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
派生数据的优点是可以对原始数据进行加工处理，提取出有价值的信息，但同时也存在数据失真和误差的风险，需要谨慎使用。
04
数据处理
数据清洗
数据清洗通常包括检查数据完整性、处理缺失值、处理异常值、处理重复值等步骤。
数据清洗是数据预处理的关键环节，对于后续的数据分析和机器学习任务至关重要。
数据清洗是数据处理的重要步骤，主要目的是去除数据中的噪声和异常值，确保数据的质量和准确性。
数据匹配是将不同数据集中的相同实体进行匹配的过程，以便将不同数据集中的数据进行关联。
数据整合通常包括数据合并、数据匹配、数据关联等步骤。
数据合并是将多个数据集合并成一个数据集的过程。
05
数据存储
数据库存储
关系型数据库
使用表格形式存储数据，通过行和列组织数据，适合结构化数据的存储和管理。

数据的表示与处理

数据的表示与处理数据是当今社会中无处不在的资源，对于企业和个人而言，准确、高效地表示和处理数据是至关重要的。

本文将介绍数据的表示和处理的一些常见方法和技术，以帮助读者更好地理解和应用数据。

一、数据的表示1. 二进制表示法二进制是计算机中最常用的数据表示方法之一。

在二进制中，每个数字都用0和1表示，并且可以通过位运算进行各种数据操作。

例如，十进制数9在二进制中表示为1001。

2. 十六进制表示法十六进制是一种基于16的数据表示方法。

与二进制相比，十六进制表示更加简洁。

在十六进制中，使用0-9和A-F表示数字10-15。

例如，十进制数15在十六进制中表示为F。

3. 浮点数表示法浮点数表示法用于表示实数（包括整数和小数）。

它将一个实数分成两个部分：尾数和指数。

尾数表示一个数字的有效位数，而指数表示数值的位移量。

浮点数的表示提供了更大的精度和表示范围，但也带来了一些计算误差和精度损失的问题。

二、数据的处理1. 数据的存储和读取在计算机中，数据通常以文件的形式存储在硬盘或其他存储设备中。

为了存储和读取数据，需要使用文件系统和相应的读写操作。

常见的文件格式包括文本文件（例如.txt文件）、图像文件（例如.jpg文件）和音频文件（例如.mp3文件）。

2. 数据的转换和转码在数据处理过程中，常常需要进行数据的转换和转码。

例如，将文本文件转换为PDF格式、将音频文件转码为其他音频格式等。

这些操作可以通过使用特定的软件工具或编程语言来实现。

3. 数据的清洗和预处理在实际应用中，原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。

为了提高数据的质量和准确性，需要进行数据的清洗和预处理。

常见的数据清洗和预处理技术包括去除重复值、填补缺失值、处理异常值等。

4. 数据的分析和挖掘对于大规模的数据集，常常需要进行数据的分析和挖掘，以发现数据中的隐藏模式和趋势。

数据分析和挖掘技术可以帮助企业做出更明智的决策，优化业务流程等。

5. 数据的可视化数据的可视化是将数据以图形、图表等形式呈现，以帮助用户更直观地理解和分析数据。

二组分完全互溶系统的气液平衡相图

二组分完全互溶系统的气——液平衡相图周韬摘要：测定了乙醇--环己烷完全互溶系统的气--液平衡相图。

在相图上，以环己烷占互溶系统的摩尔含量作为横坐标，以混合物的沸点为纵坐标，分别从分析纯的乙醇出发和分析纯的环己烷出发，制作出完整的混合溶液相图。

实验中通过控制压力相等的条件测定相图需要的各项数据，混合物溶液各组分的含量利用折光率不同来确定。

实验结果与理论值能够很好的符合。

关键词：相律；折射率；沸点。

1 前言许新华，王晓岗，刘梅川等人的“双液系气液平衡相图实验的新方法研究”①中讨论了自制工作曲线和引用文献数据的优良，由于实验环境等因素的影响，文献值之间也会有差别，所以文献数据并不能很好地反映真实情况，而自制工作曲线由于溶液配制时会挥发，准确浓度的溶液配制又有难度。

另一方面气相测折光率确定组分是，由于气相冷凝液非常少，难以进行平行测定，偶然误差比较大。

他们在文献中提到的解决办法是，用气相色谱法是进行微量样品分析。

借鉴气相色谱实验定量配制混合样品的方法，比较精确地配制出乙醇－环己烷标准组成溶液。

对最后得出的实验数据用Origin 处理得到如下的工作曲线（图1）：进行实验时，由于器材和时间的限制，我们采用直接引用文献数据和测定折光率的方式。

最后的数据进行温度校正之后作图，得到的工作曲线依然可以很好地和文献相吻合。

2实验部分 2.1原理两种液态物质若能以任意比例混合，则称为二组分完全互溶混合物系统。

当其蒸气压与外压相当时，溶液就会沸腾，此时的温度称为沸点，沸腾的溶液也产图 1 文献的工作曲线生了气相和液相两种相数。

在一定压力下，二组分完全互溶混合物系统的沸点可能有三种情况：①混合物的沸点介于两种纯液体的沸点之间，这种混合物，气液两项的组成不同，可以通过精馏使系统的两个组分完全分离开；②混合物有沸点极大值；③混合物有沸点极小值。

②、③两种由于实际系统严重偏离了拉乌尔定律，②项负偏差很大，在相图上有沸点极大值，③项的正偏差很大，会产生沸点极小值，后面两种混合物情况，难以用精馏的方式将两种液体分离开②。

2.2数据的表示与处理

Single
4字节
Double String
8字节
10字节+字符串长度 2字节 8字节
Boolean Date
True或False 100年1月1日～9999年12月31日，
日期型
返回
常量
在程序设计中，我们把始终保持不变的数值，字符等称为常量。
1、数值型常量类似于数学中的常数 2、字符串型常量
字符串运算符与字符串表达式
VB中字符串运算符有： + 和 & 。他们的作用是将两个字符串连接起来。如：“计算机”&“软件”的运算结果是“计算机软件”
“123” +“321”的运算结果是“123321” 如果一个字符串与一个数值用 + 运算时，结果是数值如： “123” +321的运算结果是444 而用&运算时，结果是字符串
运算符与表达式
1、算术运算符与算术表达式 2、字符串运算符与字符串表达式
3、关系运算符与关系串表达式
4、逻辑运算符与逻辑串表达式
5、日期运算符与日期串表达式
6、运算符的执行顺序· 返回
算术运算符与算术表达式
基本运算运算符优先级示例
乘方or指数
负号乘法除号
^
* /
9
8 7 7
2^8表示28
变量
变量顾名思义就是会发生变化的数据，我们称为变量。如韩信点兵中的N N=1 N=N+1
变量在使用前，应该先声明。格式如下： Dim 变量名 As 数据类型例如：Dim N As Integer 还可以在一行中定义多个相同数据类型的变量如： Dim N As Integer， A As Integer， B As Integer Dim C As Date，D As Date，E As Date 变量名在使用的时候还有一些约定见课本P23变量命名返回

山东省东明县第一中学高中信息技术必修一课件：22数据表示与处理(共29张PPT)

数值型，它们表示数值的范围是不同的。
字符串型数据是指用＂＂括起来的一串字符。如＂欢迎进入VB世界！＂、＂Visual Basic＂、＂1234＂都是字符串类型。
布尔型又称逻辑型，常用于表示逻辑判断日的期结型果数据专门用来处理日期和时间。VB采
用一对“#”把日期和时间的值括起来，如 #2003/08/20# 表示2003年8月20日。
2.2.2常量与变量
2.2.3运算符与表达式
表达式：是由变量、常量、运算符、函数和圆括号等按一定的规则组合而成的。VB中有算术表达式、字符表达式、日期表达式、关系表达式和逻辑表达式等。 1、算术运算符与算术表达式 VB中有很多算术运算符(Operator)，如“+”、 “－”、“*”、“/”等，用它们可以构造出各种各样的算术表达式。算术运算符要求参与运算的量是数值型，算术表达式运算的结果也是数值型.
数学上表示某个数在某个区域时用表达式： 10≤X<20，在VB程序中应写成：(10<=x) and (x<20)
练一练：P26式是用日期运算符“+”或“-”将算术表达式、日期型常量、日期型变量、日期函数等连接起来的式子，
如表达式“#2003/09/01#+30”的运算结果为 “2003-10-1”；表达式“#2003/10/20#2003/10/10#”的运算结果为整数10。
2.2.2常量与变量
常量常量(constant)是指在程序运行过程中始终保持不变的量，在 Visual Basic中，常量有数值常量、字符串常量和符号常量等。 ⑴ 数值常量数值常量类似于数学中的常数.
(2)字符串常量用一对双引号括起来的若干个合法的字符称为字符串常量。字符串常量指的是双引号中的字符，不包括双引号本身。例如“china”、“Visual Basic”、“18”、“3.14”、“”、“ ”等。 (3)符号常量如果程序中多次用到同一个常量，往往用一个有意义的符号表示，这种常量称为符号常量；代表常量的符号称为“常量名”，其定义形式如下：

电力系统自动化工程师资格

电力系统自动化工程师资格自动化技术在电力系统中发挥着重要的作用，而电力系统自动化工程师则是负责设计、开发和维护电力系统自动化装备和系统的专业人员。

在这篇文章中，我将探讨电力系统自动化工程师的资格要求以及他们在电力系统中扮演的角色。

1. 背景知识在纵观电力系统自动化工程师的职责之前，我们首先需要了解电力系统自动化的背景知识。

电力系统自动化是通过使用先进的信息技术和通信技术来提高电力系统的运行方式和效果。

这些技术包括监控和控制系统、通信网络、自适应保护装置、自动化远动装置等。

2. 资格要求成为一名电力系统自动化工程师需要具备以下资格要求：2.1 学历背景电力系统自动化工程师通常需要获得电力工程、自动化工程或相关领域的学士或硕士学位。

这些学位课程包括电力系统分析、控制与保护、电力电子技术、计算机控制技术等。

2.2 技术能力电力系统自动化工程师需要具备以下技术能力：2.2.1 电力系统知识：理解电力系统的基本原理和运行机制，包括电力传输、配电、变电、发电等方面的知识。

2.2.2 自动化技术：熟悉自动化控制原理和技术，具备编程和软件开发能力，能够进行自动化系统的设计、调试和优化。

2.2.3 通信技术：了解现代通信技术的应用，包括网络通信、无线通信等，能够搭建和维护通信网络。

2.2.4 数据分析与处理：具备数据分析与处理的能力，能够利用大数据技术对电力系统运行数据进行分析和预测。

2.3 职业素养电力系统自动化工程师需要具备以下职业素养：2.3.1 团队合作：良好的团队合作能力，能够与其他工程师和技术人员进行良好的沟通和协作。

2.3.2 解决问题能力：善于发现问题并解决问题，具备较强的分析和判断能力。

2.3.3 学习能力：对新技术保持敏锐的触觉，不断学习和更新知识，以适应电力系统自动化领域的发展。

3. 角色和责任电力系统自动化工程师的职责包括：3.1 设计和开发电力系统自动化装备和系统，包括监控和控制系统、通信网络、自适应保护装置等。