数据属性

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属性数据的选择和提取的实施步骤

属性数据的选择和提取的实施步骤1. 引言属性数据是在数据分析和机器学习中广泛使用的一种数据类型。

属性数据包含了描述某个对象的各种特征和属性，例如年龄、性别、收入等。

在进行数据分析和机器学习任务时，选择和提取合适的属性数据非常重要。

本文将介绍属性数据的选择和提取的实施步骤，帮助读者更好地进行数据分析和机器学习工作。

2. 确定分析目标在选择和提取属性数据之前，首先需要明确自己的分析目标。

分析目标可以是识别某个模式、预测某个结果或者得出某个结论。

明确分析目标可以帮助我们更好地选择和提取合适的属性数据。

3. 数据收集在选择和提取属性数据之前，需要先进行数据收集。

数据收集可以通过各种方式进行，例如调查问卷、实验、采集现有数据等。

在进行数据收集时，需要确保数据的质量和准确性。

同时，还需要注意保护数据的隐私和安全。

4. 属性选择属性选择是指从收集到的数据中选择对分析目标有用的属性。

在进行属性选择时，可以考虑以下几个因素：•重要性: 判断每个属性对目标的重要程度，选择重要性较高的属性。

•相关性: 分析每个属性与其他属性之间的相关性，选择相关性较高的属性。

•可解释性: 考虑每个属性是否容易理解和解释，选择具有较好可解释性的属性。

在属性选择过程中，可以使用统计方法、特征选择算法等工具来辅助判断和选择属性。

5. 数据清洗在选择了合适的属性数据之后，需要进行数据清洗。

数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以及进行数据格式的统一和标准化。

数据清洗可以提高数据的质量和准确性，并减少后续分析过程中的错误和偏差。

6. 特征工程特征工程是指通过对属性数据进行变换和组合，生成新的特征以提高模型性能。

常见的特征工程方法包括特征缩放、特征编码、特征构造等。

在进行特征工程时，需要根据分析目标和具体问题选择合适的特征工程方法。

7. 属性提取属性提取是指从原始数据中提取出具有较高信息量的属性。

属性提取可以通过特征选择算法、降维算法等方法来实现。

数据的单值、多值、派生、简单、复合属性

数据的单值、多值、派⽣、简单、复合属性
派⽣属性：“学⽣”实体中有“⽣⽇”和“年龄”等属性，从“⽣⽇”可以计算出“年龄”属性的值，“年龄”属性就是派⽣属性
多值属性：⼀个⼈都多个亲属，亲属就是多值属性。

⼀个⼈有多种爱好。

⼀个⼈可能有多个电话号码
单值属性：学⽣表中的学号就只有⼀个，所以叫单值属性。

复合属性：”姓名“由姓+中间名+名构成
简单属性：与复合相对的，就是简单属性。

使⽤“维度表”和“事实表”来对每种表进⾏定性。

以上的属性都是描述维度的。

维度建模三种模式
1.1 星型模式。

1.2 雪花模式。

1.3 星座模式。

维度表：维度表可以看成是⽤户⽤来分析⼀个事实的窗⼝，它⾥⾯的数据应该是对事实的各个⽅⾯描述，⽐如时间维度表，它⾥⾯的数据就是⼀些⽇，周，⽉，季，年，⽇期等数据，维度表只能是事实表的⼀个分析⾓度。

实体表：实体表就是⼀个实际对象的表，实体表它放的数据⼀定是⼀条条客观存在的事物数据，⽐如说设备，它就是客观存在的，所以可以将其设计⼀个实体表。

事实表：事实表其实质就是通过各种维度和⼀些指标值得组合来确定⼀个事实的，⽐如通过时间维度，地域组织维度，指标值可以去确定在某时某地的⼀些指标值怎么样的事实。

事实表的每⼀条数据都是⼏条维度表的数据和指标值交汇⽽得到的。

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据一、引言属性数据和空间数据是地理信息系统（GIS）中两个重要的数据类型。

属性数据是描述地理现象的非空间特征的数据，如人口数量、土地用途等。

空间数据是描述地理现象的空间位置和形状的数据，如地图、卫星影像等。

本文将详细介绍属性数据和空间数据的定义、特征、获取方式以及在GIS中的应用。

二、属性数据1. 定义属性数据是指描述地理现象的非空间特征的数据，通常以表格形式存储，每一行代表一个地理实体，每一列代表一个属性。

属性数据可以是定量或者定性的，如人口数量、土地所有权等。

2. 特征属性数据具有以下特征：- 可测量性：属性数据可以通过数值进行度量，如人口数量、面积等。

- 可分类性：属性数据可以根据特定的标准进行分类，如土地用途、行政区划等。

- 可变性：属性数据可以随时间和空间变化，如人口数量的增减、土地用途的变化等。

3. 获取方式属性数据可以通过以下方式获取：- 实地调查：通过实地走访、问卷调查等方式采集数据。

- 统计数据：利用已有的统计数据，如人口普查、经济统计等。

- 数据挖掘：通过对大数据进行分析和挖掘，获取隐藏的属性数据。

4. 在GIS中的应用属性数据在GIS中有广泛的应用，包括：- 空间分析：通过属性数据的空间分布，进行统计和分析，如人口密度分析、土地利用变化分析等。

- 决策支持：利用属性数据的特征，辅助决策制定，如城市规划、环境保护等。

- 可视化展示：将属性数据与空间数据结合，制作地图、图表等可视化展示方式。

三、空间数据1. 定义空间数据是指描述地理现象的空间位置和形状的数据，通常以地图、卫星影像等形式存在。

空间数据可以是点、线、面等不同的几何对象。

2. 特征空间数据具有以下特征：- 空间关系：空间数据可以描述地理实体之间的位置关系，如相交、包含等。

- 空间属性：空间数据可以携带属性数据，如地图上的标注、卫星影像上的像素值等。

- 空间分析：通过空间数据的分析，可以得出地理现象的空间模式和规律。

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据标题：属性数据与空间数据引言概述：在现代社会中，数据已经成为了不可或缺的资源。

数据可以分为多种类型，其中包括属性数据和空间数据。

属性数据是描述事物特征的数据，而空间数据则是描述事物位置和空间关系的数据。

本文将从五个大点来详细阐述属性数据和空间数据的概念、应用以及区别。

正文内容：1. 属性数据的概念和应用1.1 属性数据的定义和特点属性数据是用来描述事物特征的数据，如人的身高、体重、年龄等。

它通常以表格的形式存储，每个属性都有其对应的值。

属性数据在各个领域都有广泛的应用，比如在市场调研中用于分析用户特征，或者在医学领域中用于研究疾病的相关因素。

1.2 属性数据的处理和分析方法属性数据的处理和分析方法有很多，其中常用的包括数据清洗、数据转换、数据聚合和数据挖掘等。

数据清洗可以去除异常值和重复数据，数据转换可以将数据格式转换为适合分析的形式，数据聚合可以将多个属性数据合并为一个整体，数据挖掘可以通过算法和模型来发现数据中的规律和关联。

1.3 属性数据的应用案例属性数据的应用案例非常丰富。

例如，在电商行业中，通过分析用户的购买记录和偏好，可以为用户推荐个性化的商品；在金融领域中，通过分析客户的信用评级和财务状况，可以进行风险评估和信贷决策。

2. 空间数据的概念和应用2.1 空间数据的定义和特点空间数据是描述地理位置和空间关系的数据，如地图、卫星影像等。

它通常以矢量或栅格的形式存储，每个数据对象都有其对应的几何形状和属性信息。

空间数据在地理信息系统（GIS）领域有广泛的应用，可以用于地图制作、空间分析和地理可视化等方面。

2.2 空间数据的处理和分析方法空间数据的处理和分析方法也有很多，其中包括空间数据清洗、空间数据转换、空间数据查询和空间数据分析等。

空间数据清洗可以去除重复、错误和不一致的数据，空间数据转换可以将不同格式的数据转换为统一的格式，空间数据查询可以通过空间关系来查询特定区域的数据，空间数据分析可以通过空间统计和空间建模来揭示地理现象和规律。

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据一、属性数据属性数据是指描述事物特征的非地理信息，通常以表格形式存储。

它描述了事物的属性、特征、状态等信息，如人口统计数据、气候数据、经济数据等。

属性数据可以用于分析、统计和建模，为决策提供依据。

1. 数据来源属性数据的来源可以是各种调查、监测、统计或其他数据收集方式。

例如，人口统计数据可以来自于人口普查、抽样调查或政府部门发布的数据报告；经济数据可以来自于国家统计局、金融机构或研究机构发布的统计数据。

2. 数据类型属性数据可以分为不同的类型，包括定量数据和定性数据。

定量数据是可以进行数值计算和比较的数据，如人口数量、温度、收入等。

定性数据是描述性质、类别或状态的数据，如性别、行业分类、政治倾向等。

3. 数据格式属性数据通常以表格形式存储，每一行代表一个数据记录，每一列代表一个属性。

表格的第一行通常是属性名称，后续行是数据记录。

属性数据可以使用常见的文件格式，如CSV（逗号分隔值）、Excel（xls或xlsx）、文本文件等。

4. 数据质量属性数据的质量对于数据分析和决策具有重要影响。

数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面。

在使用属性数据之前，需要对数据进行清理和验证，排除错误和异常值。

二、空间数据空间数据是指地理信息系统（GIS）中描述地理现象和空间对象的数据。

它包含了地理位置和属性信息，可以用于地图制作、空间分析和空间建模等。

1. 数据类型空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。

矢量数据是以点、线、面等几何要素表示地理对象的数据。

点表示一个位置，线表示连接两个位置的路径，面表示一个区域。

矢量数据可以用于描述不同尺度的地理现象，如道路、河流、建筑物等。

栅格数据是将地理空间划分为规则的像元网格，并为每个像元分配一个值。

栅格数据适用于连续型数据，如高程、温度、降雨量等。

栅格数据可以通过像元的值来表示地理现象的变化和分布。

2. 数据格式矢量数据通常以矢量文件格式存储，常见的格式有Shapefile、GeoJSON、KML等。

数据属性

数据属性数据具有数值属性、物理属性。

在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。

我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。

再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。

数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。

详细解释进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。

柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。

”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。

可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。

对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。

数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。

亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。

编辑本段计算机科学中的解释数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。

是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。

按性质分为①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。

企业管理之第五大生产要素数据的独特属性

企业管理之第五大生产要素数据的独特属性随着数字化的持续推进，数据已经成为第五大生产要素,为客户、企业以及合作伙伴塑造全新的商业价值，引领商业模式走向数字化新阶段。

过程中，业务信息化生成数据，数据通过模型产生智能进一步放大数据的商业价值。

1数据、模型与智能的内涵数据是对客观事物的数字或者符号表示。

可以是文本、图像、音频、视频等多种形式。

可以来自于各种源头，包括但不限于传感器收集的实时信息、人工输入的文字、网络上的公开信息等等。

模型是一种描述和解释现实世界现象、规律的理论框架或者数学表达。

通常以数学公式或逻辑规则解释现象之间的关系，预测未来或者解释过去。

智能是运用模型从大数据中学习并做出决策的能力。

2数据的多维分类强大的数据资源，直接对应着强大的竞争优势。

人与人的差异，首先源于所掌握数据的质与量，其次才是智力因素。

公共数据库、行业数据库和私有数据库，按来源划分，数据可以分为公共、行业特定和私有三类。

公共数据对所有人开放，行业数据为某一领域专有数据，私有数据是个人或者组织独有的数据。

三者都很重要，各自从不同角度反映现实，组合使用可以更加全面地应对复杂的环境。

硬数据通常以数字或者符号的形式保存在于计算机中。

软数据主要来源于人与人之间的交流。

特定情况下,软数据可能更为真实可靠,能够揭示问题的核心并且提供有针对性的解决方案，过度加工的硬数据可能会丧失关键的信息。

结构化数据，如数据库中的表格数据，拥有预设的数据模型便于查询和分析。

非结构化数据，如文本、图片、视频等，其格式不固定，信息量丰富但处理的难度较大。

3数据作为第五大生产要素的独特属性传统经济学理论通常将生产要素划分为三类：土地、劳动和资本。

随着经济发展和科技进步，技术经常被视为第四种重要的生产要素。

随着数字化发展，数据被视为第五种生产要素。

土地，传统经济学中通常被视为所有自然资源的代表，包括土地、森林、矿产资源、水源等。

现代社会中，土地的概念已经扩大到包括地理位置、建筑和其他物理空间。

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据一、引言属性数据与空间数据是地理信息系统（GIS）中两个重要的数据类型。

属性数据描述了地理对象的非空间特征，如名称、分类、属性值等；而空间数据则描述了地理对象的几何形状和位置信息。

本文将详细介绍属性数据和空间数据的定义、特点以及在GIS中的应用。

二、属性数据1. 定义属性数据是指描述地理对象的非空间特征的数据。

它可以是数量型、字符型、日期型等不同类型的数据。

属性数据通常以表格的形式存储，每一行代表一个地理对象，每一列代表一个属性字段。

2. 特点（1）描述地理对象的特征：属性数据可以描述地理对象的名称、分类、属性值等特征，为地理对象提供更多的信息。

（2）可进行统计与分析：属性数据可以进行各种统计和分析操作，如求和、平均值、排序等，以便更好地理解和利用地理对象的特征。

（3）易于存储和管理：属性数据通常以表格形式存储，可以使用数据库管理系统进行存储和管理，方便数据的检索和更新。

3. 应用（1）地理查询和筛选：通过属性数据，可以进行地理查询和筛选，找出符合特定条件的地理对象，如查找某一地区的人口密度超过一定阈值的区域。

（2）空间分析：属性数据与空间数据结合，可以进行各种空间分析操作，如缓冲区分析、叠加分析等，以便更好地理解地理对象的属性特征与空间关系。

（3）决策支持：属性数据可以作为决策支持系统的重要数据源，为决策者提供准确的地理信息，帮助其做出科学的决策。

三、空间数据1. 定义空间数据是指描述地理对象的几何形状和位置信息的数据。

它可以是点、线、面等不同类型的几何要素，用于表示地理对象在地球上的位置和空间关系。

2. 特点（1）描述地理对象的几何形状和位置：空间数据可以精确描述地理对象在地球上的几何形状和位置信息，如点的坐标、线的起点和终点坐标、面的边界坐标等。

（2）支持空间分析：空间数据可以进行各种空间分析操作，如空间叠加、空间关系判断等，以便更好地理解地理对象之间的空间关系。

（3）可视化展示：空间数据可以通过地图、图表等方式进行可视化展示，使人们更直观地理解地理对象的空间位置和分布。

数据挖掘：数据（数据对象与属性类型）

数据挖掘：数据（数据对象与属性类型）⼀、概述1. 现实中的数据⼀般有噪声、数量庞⼤并且可能来⾃异种数据源。

2. 数据集由数据对象组成，⼀个数据对象代表⼀个实体。

3. 数据对象：⼜称样本、实例、数据点或对象。

4. 数据对象以数据元组的形式存放在数据库中，数据库的⾏对应于数据对象，列对应于属性。

5. 属性是⼀个数据字段，表⽰数据对象的特征，在⽂献中，属性、维度（dimension）、特征（feature）、变量（variance）可以互换的使⽤。

6. “维”，⼀般⽤在数据仓库中。

7. “特征”，⼀般⽤在机器学习中。

8. “变量”，⼀般⽤在统计学中。

9. ⼀个属性的类型由该属性可能具有的值的集合决定，可以是标称的、⼆元的、序数的、数值的。

⼆、标称属性（nominal attribute）　1）特点1. 标称属性的值是⼀些符号或事物的名称。

2. 每个值代表某种类别、编码、状态，因此标称属性⼜被看做是分类的（categorical）。

3. 标称属性的值不具有有意义的序，⽽且不是定量的。

（也就是说，给定⼀个对象集，找出这种属性的均值没有意义）　2）其它1. 这些值不必具有有意义的序，在计算机科学中，这些值也被看做是枚举的（enumeration）。

2. 尽管标称属性的值是⼀些符号或“事物的名称”，但也可以⽤数表⽰这些符号或名称，如 hari_color，可以⽤ 0 表⽰⿊⾊，1 表⽰黄⾊。

3. 但⼀种属性中最长出现的值，称为众数（mode），是⼀种中⼼趋势度量。

# 例：hari_color（头发颜⾊）、marital_status（婚姻状况）、occupation（职业），都是标称属性，表⽰对象的特征。

三、⼆元属性（binary attitute）　1）特点1. ⼆元属性是⼀种标称属性，只有两个状态：0 或 1，其中 0 通常表⽰该属性不出现，1 表⽰出现。

2. ⼆元属性⼜称布尔属性，如果两种状态对应的是 true 和 false。

数据属性简明教程

数据属性简明教程导读：本文主要讨论数据属性的一般分类。

01结构化与非结构化数据某些数据集具有很好的结构性，就像数据库中的数据表或电子表程序中一样。

而其他的数据以更多样的形式记录着有关世界状况的信息。

它们可能是像维基百科这样包含图像和超级链接的文本语料库，也可能是个人医疗记录中出现的复杂的注释和测试结果的混合数据。

数据通常由一个矩阵表示，矩阵的行表示不同的条目或记录，列则表示这些条目的不同属性特征。

例如，关于美国的城市数据集中每一行代表一个城市，每列则代表州、人口和地区等特征。

当面对一个非结构化数据源时（例如一组来自Twitter的推文集合），我们通常首先要构建一个矩阵以使这些数据结构化。

词袋模型可以构建一个矩阵，每条推文对应矩阵中的一行，每个常用词汇对应矩阵中的一列。

矩阵项M[i, j]则表示推文i 中单词j出现的次数。

02定量数据与类别数据定量数据由数值组成，如高度和重量。

这些数据可以被直接带入代数公式和数学模型，也可以在传统的图表中进行表示。

相比之下，类别数据则由描述被调查对象属性的标签组成，如性别、头发颜色和职业。

这种描述性信息可以像数值型数据一样精确而有意义，但不能使用相同的方法进行处理。

类别数据通常可以进行数字化编码。

例如，性别可以表示为男=0或女=1。

但如果每个特性包含两个以上字符，尤其当它们之间没有隐序时，事情会变得更加复杂。

我们可以对头发的颜色进行数字化编码，即为不同颜色匹配不同的数值，如灰色头发=0、红色头发=1以及金色头发=2。

然而，除了单纯地进行特征识别之外，我们并不能真正将这些值视为数字。

讨论头发的最大或最小颜色有什么意义呢？又如何解释我的头发颜色减去你的头发颜色的含义呢？03大数据与小数据在大众眼中，数据科学已经与大数据混为一谈，数据科学以计算机日志和传感器设备产生的海量数据集为分析对象。

原则上，拥有更多的数据总是比数据少要好，因为如果有必要，可以通过抽样来舍弃其中的一些数据，从而得到一个更小的数据集。

对象的属性类型详解

对象的属性类型详解1. 属性类型　对象的属性类型，描述了属性(property)的各种特征。

ECMAScript中有两种属性类型：数据属性和访问器属性。

1.1 数据属性。

数据属性包含⼀个数据值的位置。

在这个位置可以读取和写⼊值。

数据属性有4个描述其⾏为的特性：[configurable]: 表⽰能否通过delete删除属性从⽽重新定义属性，能否修改属性的特性，或者能否把属性修改为访问器属性。

[enumerable]: 表⽰能否通过for-in循环返回属性。

[writable]: 表⽰能否修改属性的值。

[value]: 包含这个属性的数据值。

　要修改属性的特性，必须使⽤ECMAScript5的Object.defineProperty()⽅法。

这个⽅法接受三个参数：属性所在的对象、属性的名字和⼀个描述符对象。

其中，描述符（descriptor）对象的属性必须是：configurable、enumerable、writable和value。

设置其中的⼀个或多个值，可以修改对应的特性值。

1.2 访问器属性访问器属性不包含数据值：它们包含⼀对getter和setter函数；访问器属性有如下4个特性：[configurable]: 同上。

[enumerable]: 同上。

[get]: 读取属性时调⽤的函数。

[set]: 写⼊属性时调⽤的函数。

访问器属性不能直接定义，必须使⽤Object.defineProperty()来定义。

2. 定义多个属性ECMAScript5定义了⼀个Object.defineProperties()⽅法，利⽤这个⽅法可以通过描述符⼀次定义多个属性。

这个⽅法接收两个对象参数：第⼀个对象是要添加和修改其属性的对象，第⼆个对象的属性与第⼀个对象中药添加或修改的属性⼀⼀对应。

3. 读取属性的特性ECMAScript5的Object.getOwnPropertyDescriptor()⽅法，可以取得给定属性的描述符。

数据对象和属性类型

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六、离散属性和连续属性
• 对属性的另一种描述方式 • 离散属性
• 具有有限或无限可数的值 • 例：年龄、人数、文档中的词汇 • 通常用整数来表示，也可以用实数来表示 • 注：二元属性也是一种特殊类型的离散属性
• 连续属性
• 非离散的数值类属性 • 例：温度、高度、重量 • 一般用实数（浮点型变量）来表述
第二章认识数据
第一节数据对象和属性类型
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一、数据集的类型
• 记录
• 关系记录、数据矩阵、文档型数据、交易数据
• 图和网络
• WWW、社交网络、分子结构
• 序列
• 视频流数据、时序数据、交易序列、基因序列组
• 空间、图像、多媒体
• 地的重要特征
• 维度
实际大小和数量，只有数值属性，才能提供对象的定量度量。
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五、属性类型
• 数值属性：定量的（整数或实数值），可以量化不同值之间的差
• 区间标度
• 用相等的单位尺度度量 • 区间属性的值有序
• 例：摄制温度、日期 • 没有真正的0值
• 比例标度
• 具有固定0点 • 可以说一个值是另一个值的倍数 • 例：华氏温度、重量、高度
• 对称的：两种状态具有同等价值或同样重要
• 例：性别
• 非对称的：两种状态的结构不是同样重要的
• 例：医学检测（阳性、阴性）
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五、属性类型
• 序数型：值之间具有有意义的顺序，但是相继值之间的差值是未知的 • 例:
• 教师职称：教授、副教授、讲师、助教 • 天气状况：优、良、中、差
• 序数属性通常用于等级评定调查 • 标称、二元、序数三种属性都是定性的，即它们描述对象的特征，但不给出
• 头发颜色={黑色、棕色、黄色、红色、褐色、灰色、白色} • 婚姻状态、职业、ID号、邮编

数据内涵包括属性

数据内涵包括属性数据是用以载荷信息的载体。

它可以是记录下来的某种可以识别的物理符号，数据的具体形式多种多样，如文本、图像、声音等都可以归入数据的范畴。

虽然数据是信息的载体，但并非就是信息，只有理解了数据的含义、对数据做出解释，才能得到数据中所包含的信息。

在计算机化的信息系统中，数据的格式往往与具体的计算机系统有关，随着载荷它的物理设备的形式而改变。

信息系统对数据进行处理（运算、排序、编码、分类、增强等）就是为了得到数据中所包含的信息。

在地理信息系统中，由系统建立者输入、机器存储的各种专题地图和统计图表是数据；系统软件中所包含的代码是计算机系统中的二进制数据；用户对地理信息系统发出的各种指令也是数据，等等。

因此，地理信息系统的建立和运行，就是信息或数据按一定的方式流动的过程。

数据的处理和解释是非常重要的环节。

所谓数据处理，是指对数据进行收集、筛选、排序、归并、转换、检索、计算以及分析、模拟和预测的操作，其目的就是把数据转换成便于观察、分析、传输或进一步处理的形式；把数据加工成对正确管理和决策有用的数据；把数据编辑后存储起来，以供不断使用。

数据处理是为了解释，而数据解释需要人的智慧、学识和经验。

地理数据（空间数据）的基本特征地理数据一般具有三个基本特征：属性特征（非定位数据），表示实际现象或特征，例如变量、级别、数量特征和名称等等。

空间特征（定位数据）：表示现象的空间位置或现在所处的地理位置。

空间特征又称为几何特征或定位特征，一般以坐标数据表示，例如笛卡尔坐标等。

时间特征（时间尺度）：指现象或物体随时间的变化，其变化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期的等等（图5-1）。

空间数据的基本特性[Jack Dangermond,1984]空间数据的类型在地理信息系统中，按照其特征，数据可分为三种类型：空间特征数据（定位数据）、时间属性数据（尺度数据）和专题属性数据（非定位数据）。

对于绝大部分地理信息系统的应用来说，时间和专题属性数据结合在一起共同作为属性特征数据，而空间特征数据和属性特征数据统称为空间数据（或地理数据）。