第三章 专题要素的类型和数据处理
地理信息系统概论-第三章
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高斯-克吕格投影的特点:
① 中央经线上没有任何变形,满足中央经线投影后保持长度 不变的条件;
② 除中央经线上的长度比为1外,其他任何点上长度比均大 于1;
③ 在同一条纬线上,离中央经线越远,变形越大,最大值位 于投影带的边缘;
④ 在同一条经线上,纬度越低,变形越大,变形最大值位于 赤道上。
局部比例尺: 由于投影中必定存在某种变形,地图仅能在某些点或线上保 持比例尺,其余位置的比例尺都与主比例尺不相同,即大于 或小于主比例尺。这个比例尺被称为局部比例尺。
一般地图上注明的比例尺是主比例尺,而对用于测量长度的
地图要采用一定的方式设法表示出该图的局部比例尺。这就
是在大区域小比例尺地图(小于1:1 000 000)上常见的图解
地形图上公里网横坐标前2位就是带号, 例如:1∶5万地形图上的坐标为(18576000, 293300),其中18即为带号。
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当地中央经线经度的计算
六度带中央经线经度的计算: 当地中央经线经度=6°×当地带号-3°, 例如:地形图上的横坐标为18576000,其所处的六度带的中 央经线经度为:6°×18-3°=105°。
2、建立地图投影的目的: 采用某种数学法则,使空间信息在地球表面上的位置和地 图平面位置一一对应起来,以满足地图制图的要求。
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理解地图投影如何改变空间属性的一种简便方法:
观察光穿过地球投射到表面(称为投影曲面)上。 想像一下,地球表面是透明的,其上绘有经纬网。用一 张纸包裹地球。位于地心处的光会将经纬网投影到一张纸上 。现在,可以展开这张纸并将其铺平。纸张上的经纬网形状 与地球上的形状不同。 地图投影使经纬网发生了变形。
第三章5-专题图制作
五、专题内容的空间分布特征及其表示方法
(一)、专题内容的空间分布特征 由于地图是物体或现象空间分布的最佳表达载体,因此寻求其表示方法的切 人点是它们的空间分布特征。 各种现象的空间分布一般可归纳为三大类: (1)实地上分布面积较小(按地图比例尺仅能定位于点)或呈点状分布的, 如居民点、工矿企业中心。 (2)呈线状或带状分布的,如道路、河流、海岸等。 (3)呈离散的或连续的面状分布,可分为: ① 间断而成片分布于广大面积上的,如湖泊、森林、某种矿藏的分布区等;
三、专题地图的分类
(5)气象气候图:反映地表气象、气候情况,包括太阳辐射、地面热力平 衡、气旋、锋面、气温、降水、气压、风、云雾、日照、霜、雪、湿度,蒸发以 及气候区划等。 (6)水文图:显示海洋水文和陆地水文现象,包括潮汐、洋流、海水温度、 海水密度、海水盐分、湖泊水文、水文网的分布及密度、径流深度、径流系数等。 (7)土壤图:反映地表土壤的外部特征、类型及其地理分布。 (8)植被图:显示地表植被的类型及其地理分布。 (9)动物地理图:显示各种动物的分布。 (10)综合自然地理图(景观地图或生态地图):显示制图区域内各种自然 景观要素(地貌、气候、水文、土壤、生物等)综合发展的规律,揭示它们彼此 间互相联系、互相制约的关系,借以对制图区域进行综合性的分析研究,从而有 效地利用自然和改造自然。
四、专题地图制图与其他学科的关系
利用遥感信息编制专题地图是一项既能极大地提高成图的准确性,以保 证其科学质量,又能大量节约人力、节约时间的工程。而要做到这一点,对从 事专题制图的技术工作者而言,必须要了解遥感技术的基本知识;在利用遥感 信息时,应了解如何进行波段选择、时相选择,以实现类别判别,并对分类进 行评定估计。在利用遥感资料编图时,还必须首先解决专题地图的投影底图问 题,即利用卫星像片产生正射影像底图。其次要了解如何进行图像的镶嵌。在 专题地图制图中,对象的分类、分级问题,成图比例尺选择,地理底图选择, 图例设计和表示方法确定问题,以及在专题地图上最小图斑的确定问题,都应 该是专题地图的任务。但是,如果制图工作者对利用遥感信息如何实现分类、 根据不同卫星提供的信息分辨率能实现多大的分类图斑、与比例尺确定有什么 关系等都不了解的话,显然是难以利用遥感资料编好专题地图的 。
第三章2-空间数据结构与管理
(X,Y) Polygon (X5,Y5) (X4,Y4)
(X2,Y2)
(X3,Y3)
3、矢量数据获取途径
1) 由外业测量获得 利用测量仪器自动记录测量成果(常称为电子手薄),然后转到地理数据库。 2) 由栅格数据转换获得 利用栅格数据矢量化技术,把栅格数据转换为矢量数据。 3) 跟踪数字化 用跟踪数字化的方法,把地图变成离散的矢量数据。
4、Hale Waihona Puke 量数据编码⑪点实体数据编码
对于点实体矢量结构中只记录其在特定坐标系下的坐标和属性代码。
⑫线实体矢量数据编码
唯一标识码是系统排列序号; 线标识码可以标识线的类型; 起始点和终止点号可直接用坐标表示;
显示信息是显示时的文本或符号等; 与线相联系的非几何属性可以直接存储于线文件中, 也可单独存储,而由标识码联接查找。
四叉树编码优点
容易而有效地计算多边形的数量特征; 阵列各部分的分辨率是可变的,边界复杂部分四叉树较高即分级 多,分辨率也高,而不需表示许多细节的部分则分级少,分辨率 低,因而既可精确表示图形结构又可减少存贮量; 栅格到四叉树及四叉树到简单栅格结构的转换比其它压缩方法容 易; 多边形中嵌套异类小多边形的表示较方便。
2、栅格数据取值方法
⑪中心归属法:每个栅格单元的值以网格中心 点对应的面域属性值来确定。 ⑫长度占优法:每个栅格单元的值以网格中线 (水平或垂直)的大部分长度所对应的面域 的属性值来确定。 ⑬面积占优法:每个栅格单元的值以在该网格 单元中占据最大面积的属性值来确定。 ⑭重要性法:根据栅格内不同地物的重要性程 度,选取特别重要的空间实体决定对应的栅 格单元值,如稀有金属矿产区,其所在区域 尽管面积很小或不位于中心,也应采取保留 的原则。
初中数据处理和解析知识点
初中数据处理和解析知识点数据处理和解析是数学学科中一个重要的内容,对于初中学生来说,掌握相关的知识点非常重要。
本文将从数据的收集、整理和分析三个方面介绍初中数据处理和解析的知识点。
一、数据的收集1. 问卷调查:通过设计合理的问卷,收集样本的意见和反馈,进而了解一个问题的多个方面。
2. 实地观察:亲自去实地观察,例如考察某个地方的植被覆盖情况、交通状况等。
3. 实验数据:通过同样的实验条件下进行多次实验,记录实验结果,得出数据。
4. 资料收集:查阅图书馆、互联网等资源,获取已有的数据资料。
二、数据的整理1. 数据的分类:将收集到的数据按照一定的分类标准进行分类,以便更好地进行后续的分析。
2. 数据的表格化:将数据整理成表格的形式,清晰地呈现数据内容,方便后续的处理和分析。
3. 数据的整合:将不同来源的数据进行整合,消除冗余和重复,确保数据的准确性和一致性。
4. 数据的排序:将数据按照一定的规则进行排序,可以按照大小、时间等进行排序。
三、数据的分析1. 平均数:所有数据求和后再除以数据个数,得到平均数。
平均数可以反映一组数据的集中趋势。
2. 中位数:将数据按照大小顺序排列后,中间位置的数即为中位数。
中位数可以反映一组数据的典型值。
3. 众数:一组数据中出现频率最高的值即为众数。
众数可以反映一组数据的常见值。
4. 茎叶图:通过茎叶图可以直观地显示数据的分布情况,将数据的十位数和个位数分开表示。
5. 条形统计图:通过条形统计图可以直观地比较不同类别的数据之间的差异,便于数据的对比和分析。
6. 扇形图:用于展示不同类别数据在总体中所占的百分比,便于观察各类别的相对比例。
总结:初中数学中的数据处理和解析知识点对于培养学生的数据分析能力和思维能力非常重要。
通过对数据的收集、整理和分析,学生可以更好地理解和应用数学知识。
希望本文所介绍的初中数据处理和解析知识点能够帮助到学生们,提高他们的数学能力和解决实际问题的能力。
信息系统第三章管理信息系统的技术基础
台3
精选ppt
1500 4500
入库 单号
日期
物资 代码
名称
规格 单位 数量 单价 金额
2102 99.1.5 0307 电钻 500W 个 2 500 1000
2103 99.1.9 0302 电锯 24寸 台 3 1500 4500
2、第二范式(2NF)
所谓第二范式,指的是这种关系不仅满足第 一范式,而且所有非主属性完全依赖于其主码。
日期 入库号
货位
数量
库存
精选ppt
4、合同:属性有合同号、数量、金额、 备注。
数量
金额
备注
合同号
合同
精选ppt
5、结算:属性有结算编号、用途、金 额、经手人。
用途
金额
经手人
结算编号
结算
精选ppt
1、入库:一种物资可以分多次入库, 所以是1:N联系。
使用E-R图来表示可以表示为:
名称
规格
备注
物资代 码
精选ppt
构建局部E-R图
(a)供应科
供应商 m 供应 n
材料
供应商 m 供应 k 零部件
供应商 m 供应
n
零部件 m 组装 n
产品
产品 m
使用 n 材料
零部件
m
n
装配
精选ppt
m 零部件
n m
组装
n m
产品
装配 使用
n 材料
精选ppt
(c)总务科
B
889412
C
889418
D
889422
E
索引顺序文件
精选ppt
记录地址 学号 姓名 数学 物理
第三章空间数据处理教材
坐标
(行列)=?
Hale Waihona Puke 栅格尺寸确定 矢量数据转换成栅格数据后,图形的几何精度必然要降 低,所以选择栅格尺寸的大小要尽量满足精度要求,使 之不过多地损失地理信息。为了提高精度,栅格需要细 化,但栅格细化,数据量将以平方指数递增,因此,精 度和数据量是确定栅格大小的最重要的影响因素。
1)按变形的性质
等角投影(Conformal projections) 等积投影(Equal area projections) 等距投影(Equidistant projections)
2)按构成方法分类
几何投影
按投影面的形状
方位投影(Azimuthal Projections) 圆柱投影(Cylindrical Projections) 圆锥投影(Conic Projections)
XUTM=0.9996 * X高斯 YUTM=0.9996 * Y高斯 这个公式的误差在1米范围内,完全可以接受。
兰勃特投影
设有一个圆锥,其轴与地轴一致,套在地球椭球体上,然后将 椭球体面的经纬线网按照等角的条件投影到圆锥面上,再把圆 锥面沿母线切开展平,即得到正轴等角圆锥投影的经纬网图形。 其中纬线投影成为同心圆弧,经线投影成为向一点收敛的直线 束。当圆锥面与椭球体上的一条纬圈相切时,称切圆锥投影, 见图(a);当圆锥面相割于椭球面两条纬圈时,称割圆锥投 影,见图(b)。
③ 区域的填充 基于弧段数据的栅格化方法 基于多边形数据的栅格化方法
内点填充法 边界代数法 包含检验法
二、由栅格向矢量的转换——矢量化
从栅格单元转换到几何图形的过程称为矢 量化,矢量化过程要保证以下两点: 转换物体正确的外形
第三章 数据处理及结果分析3.5-3.6
丙 23.44ห้องสมุดไป่ตู้L,丁23.43mL
例如: 称得某物体的质量为0.5180g,实际质量是 0.5180±0.0001g范围内的某一数值。此时称量的 绝对误差为±0.0001g 。
0.0001 相对误差% 100% 0.02% 0.5180
若写成0.518g,则绝对误差为±0.001g。
精密度显 著性检验
准确度或系 统误差显著 性检验
② 3.14159 ④ 45.354 ⑥ 28.25 ⑧ 32.50 ⑩ 27.451
3.14 45.4 28.2 32.5 27.5
三、有效数字的运算规则 ㈠ 加减法 进行加减运算时,应以小数点后位数最少(即绝 对误差最大)的那个数为准,确定有效数字位数。
例如:将0.0121,25.64及1.05782三个数相加。 问第一法和第二法谁对?
弃去多余数字的原则:“四舍六入,五后有数 就进一,五后无数就成双”。
当尾数 ≤ 4 舍去;
尾数 ≥ 6
进位;
尾数 = 5 若5后有数,则进一;若 5后无数或全是“0”,则根据尾数的前位数为 奇数或偶数而定,前位数为奇数则进位,前位 数为偶数则舍去。
例如:将下列数字修约成三位有效数字。
① 2.71828 2.72 ③ 59.857 ⑦ 42.75 ⑨ 23.550 59.9 42.8 23.6 ⑤ 76.5499 76.5
第五节
有效数字及其运算规则
一、有效数字(Significant figure)的意义及位数
所有确定数字后加上一位不确定性的数字,就叫做有效 数字。或所有确定数字后加上一位可疑数字。
如: 用普通分析天平称量: 12.1238g,6位有效数字。
第三章 专题要素的类型和数据处理
☆统计数据和数字资料
统计数据和其他数字资料对许多专题地图而言有着特别的意义,包括 社会经济数据,人口普查数据,野外调查、监测和观测数据。如全国 国民生产总值统计数据、气象观测数据、环境污染监测数据等。
❖ 1.分级数量的确定
分级数量的确定,要做到详细性与地图的易读性、规律性的统一。 ➢ 分级数的多少与对数据的概括程度成反比,即分级数越多,概括 程度越小,在图上表示得越详细,反之亦然。分级太细不宜反映 大的规律性。 ➢ 因此,在首先保证地图易读性的前提下,应满足地图用途所要求 的规律性,尽可能使分级详细些。 ➢ 如果地图比例尺增大,可利用的视觉变量的变化范围也增大,分 级数就可适当增加。如果数据具有较强的集群性,则分级数可依 据集群数的多少,不必太多。
<100,100~500,500~1000,≥1000, 单位统一为人/平方公里。农业生产水平按总产值(万元)分为
<1000,1000~5000,5000~10000,≥10000 以上两种类型的数据对事物量的描述逐渐增强。
❖ 在专题制图时,可以把完全定量化数据处理成分级 数据或定性数据,而定性数据不能转化为定量数据。
☆遥感ห้องสมุดไป่ตู้据
遥感数据是编制专题地图重要的数据源。 遥感数据具有覆盖面积大、同步性、时效性、综合性和可
比性等特点,因此利用遥感数据编制专题地图越来越成为 一种重要的手段和方法。航空像片具有比例尺大、碎部详 细、可进行立体观察和测量等优点。遥感数据用于专题制 图主要有:
✓ 经过目视解译和计算机自动识别,从遥感图像中提取所需的专题 信息,如土地利用分类、地质类型等数据,作为专题地图专题内 容的基本资料。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集,并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种: 1. 数据立方合计:这类合计操作主要用于构造数据立方(数据仓库操
作)。 2. 维数消减:主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
(数据仓库中属性)。 3. 数据压缩:利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成(Schema Integration)问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配,这其中就涉及 到实体识别问题。 例如: 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种,一种是等高方法,即每个Bin中的元素的个
数相等;另一种是等宽方法,即每个Bin的取值间距(左右边界之差)
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如:
排序后价格:4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin: —Bin1:4,8,15 —Bin2:21,21,24 —Bin3:25,28,34
例如:每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额(数据)可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理(Generalization)。所谓泛化处理就是用更抽象(更 高层次)的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如:街道属性可以泛化到更高层次的概念,诸如:城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如:年轻、中年和老年。
统计学第三章 统计数据的整理
汇总技术:
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
(1)手工汇总。常用的汇总方式有四种: • 划记法。划“正”字符号计数,多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中,可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记,一张 一张的重叠在一起,再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总,故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上,再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物,特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
(2)电子计算机汇总。其数据处理程序如下: • 第一步,编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步,数据录入。计算机自动按程序进行数据处理,并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 (分)
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 (人) (%)
向上累计
人
信息技术数据处理的基础知识
信息技术数据处理的基础知识信息技术在现代社会中扮演着重要角色,而数据处理则是信息技术应用的核心。
数据处理是将原始数据转化为有用信息的过程,它需要基础知识的支持和运用。
本文将介绍信息技术数据处理的基础知识,包括数据的类型、数据处理的方法以及数据处理的常见问题。
一、数据的类型数据根据其形式可以分为数值型数据和非数值型数据。
数值型数据是用数字表示的,可以进行数学运算。
而非数值型数据包括文字、图像、声音等形式,无法直接进行数学运算。
在信息技术中,我们常常需要将非数值型数据转化为数值型数据进行处理。
数值型数据可以进一步分为离散型数据和连续型数据。
离散型数据是有限的或者可数的数据,比如人口数量、学生人数等。
而连续型数据则是无限的或者不可数的数据,比如身高、温度等。
二、数据处理的方法1. 数据采集数据处理的第一步是数据采集,即从不同来源获取原始数据。
原始数据可以来自各种渠道,比如传感器、网络、数据库等。
在数据采集过程中,需要注意数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗数据清洗是对原始数据进行预处理,去除无效数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
数据清洗能够提高数据质量,并为后续的数据处理奠定基础。
3. 数据转换数据转换是将数据从一种形式转化为另一种形式,以适应不同的数据处理需求。
常见的数据转换包括数值型数据的标准化和非数值型数据的编码。
数值型数据的标准化是将不同尺度的数据转化为相同的尺度,使之具备可比性。
常见的标准化方法包括最小-最大标准化和Z-score标准化。
非数值型数据的编码是将文字、图像等形式的数据转化为数值型数据。
常见的编码方法包括独热编码和标签编码。
4. 数据分析数据分析是对处理后的数据进行挖掘和分析,以获取有用的信息和知识。
数据分析可以采用统计学方法、机器学习、数据挖掘等技术。
常见的数据分析方法包括描述统计、回归分析、聚类分析等。
三、数据处理的常见问题1. 数据质量问题数据质量问题是数据处理中常见的挑战之一。
第三章-实验数据处理方法
图1
错在哪里?
曲线太粗,不 均匀,不光滑。
应该用直尺、曲 线板等工具把实 验点连成光滑、 均匀的细实线。
500.0
600.0
玻璃材料色散曲线图
700.0 λ(nm)
实验数据处理方法-图示图解法
物理实验中心
n
1.7000
1.6900
1.6800
1.6700 1.6600 1.6500
400.0
o
1.00
2.00
3.00
4.00
电学元件伏安特性曲线
物理实验中心 U (V)
P(×105Pa)
实验数据处理方法-图示图解法1.6000
图3
物理实验中心
错在哪里?
1.2000
0.8000
0.4000
o
图纸使用不当。 实际作图时, 坐标原点的读 数可以不从零 开始。
t(℃)
20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00
定容气体压强~温度曲线
P(×105Pa)
实验数据处理方法-图示图解法 1.2000
1.1500
物理实验中心
1.1000
1.0500
t(℃)
1.0000 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00
定容气体压强~温度曲线
实验数据处理方法-图示图解法
图解法
物理实验中心
根据已有图线,采用解析方法得出物理量之间的函数关
系,这种由图线求经验公式的方法称为图解法。
斜率计算及不确定度
实验数据处理方法-最小二乘法
§3最小二乘法
物理实验中心
管理信息系统 第三章 管理信息系统的技术基础
二、数据组织
序 号 1 2 3 4 5 6 插入前 结点 内容 9 15 17 25 39 序 号 1 2 3 4 5 6 结点 内容 9 15 17 23 25 39 插入后 结点 内容 9 15 17 23 25 39 删除前
序 号 1 2 3 4 5 6
序 号 1 2 3 4 5 6
结点 内容 9 15 17 25 39
CREAT TABLE Student (Sno CHAR(5) NOT NULL UNIQUE, Sname CHAR(20), Ssex CHAR(1), Sage INT, Sdept CHRA(15));
2. 修改 ALTER TABLE <表名 ADD <新列名 表名>[ 新列名>< 数据类型 >] 表名 新列名 [MODIFY<列名 数据类型 列名><数据类型 列名 数据类型>] 例如: 表增加“ 例如:向Student表增加“入学时间”列,其数据类型为 表增加 入学时间” 日期型。 日期型。
为了便于检索,除文件本身外,另外 建一张指示逻辑记录和物理记录之间对应 关系的索引表,这类包括文件数据区和索 引表两大部分的文件称为索引文件。
第二节 数据库技术
数据库是长期存储在计算机内、 数据库是长期存储在计算机内、有组 织的、可共享的相关数据的集合 数据的集合, 织的、可共享的相关数据的集合,它能 以最佳的方式, 以最佳的方式,最少的数据冗余为多种 应用服务, 应用服务,程序与数据具有较高的独立 并可为各用户共享。 性,并可为各用户共享。 并可为各用户共享
(一)基本表的建立与删除
1.建立 建立 CREATE TABLE < 表名 (<列名 表名>( 列名 列名1>< 数据类型 列表完整性 数据类型>[列表完整性 约束条件] , 列名 列名2>< 数据类型 [列表完整性约束条件 数据类型> 列表完整性约束条件 列表完整性约束条件]…]) 约束条件 [,<列名 ) 例如:建立一个“学生表” 例如:建立一个“学生表”Student,它有学号Sno、姓名S ,它有学号S 、姓名S name、性别Ssex、所在系Sdept5个属性组成,学号属性 、性别S 、所在系S 5个属性组成, 不能为空,并且其值是唯一的。 不能为空,并且其值是唯一的。
七年级下册数据处理知识点
七年级下册数据处理知识点数据处理是数学学科的重要组成部分之一,也是现代社会信息化的重要工具,七年级下册教学涉及的数据处理知识点主要包括数据收集、数据分析和数据展示三个部分。
一、数据收集1.1 调查问卷的编写和填写调查问卷的编写是数据收集的第一步,问卷的设计必须有严格的逻辑结构和语言表达准确完整的要求,同时也必须以调查对象的特点为出发点,避免因为对被调查对象了解不够而导致调查信息不准确。
1.2 数据的分类和整理在数据收集过程中,我们会得到一些“生数据”,这些数据需要根据主题进行分类和整理,对数据进行去冗、去重、去噪等操作,确保数据的准确性和可读性。
二、数据分析2.1 数据分布状况的判断判断数据分布的状况是数据分析的基础,常用的方法有画图和计算常用统计量,例如平均值、中位数、众数、极差等等。
2.2 数据统计量的计算与比较通过计算常用的统计量,能够更加清晰地展现数据的特征,同时也可以对不同数据进行比较和分析,计算常用的统计量包括平均数、中位数、众数和极差等。
三、数据展示3.1 质量条图与帕累托图的制作质量条图和帕累托图是展示数据分布状况和分析结果的有效手段,它能够直观地帮助人们看清数据的分布特征和数据的影响因素,同时也可以对数据进行比较和排名。
3.2 数据的可视化数据的可视化是将数据“变得可看、可感”,例如使用折线图、柱状图、饼图等多种形式进行呈现,可以帮助人们更好地理解数据,起到更加直观清晰的效果。
以上就是七年级下册数据处理知识点的主要内容,通过系统学习和实践操作,同学们将能够掌握基本的数据处理技能,较为熟练地运用数据统计量和常用的统计分析方法对数据进行处理和展示,进而应用于现实生活和学习中,提高自身的信息素养。
《新媒体数据分析》课件——第3章 新媒体数据的处理
在数据表里,缺失值最常见的表现形式就是空值或者错误标识符。如果缺失值以空白单元格 的形式出现,首先是将缺失值的单元格找出来,最快捷的方法是利用Excel的定位功能。
目录
第一节 新媒体数据处理的基本原理 第二节 数据清洗 第三节 数据加工 第四节 数据透视表的使用
第一节 新媒体数据处理的基本原理 一、什么是数据处理 二、数据处理的基本流程 三、通用的新媒体数据处理方法
一、什么是数据处理
数据处理就是根据数据分析的目的,将收集到的数据,用适当的处 理方法进行整理加工,形成适合数据分析的要求样式,它是数据分析前 必不可少的阶段。它的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以 理解的数据中抽取并推导出对于特定分析目标具有价值、有意义的数据 。
(二)缺失值为错误标识符
当缺失值是以错误标识符形式出现的时候,处 理方法和空值类似,只是步骤由“定位->输入平 均值”改为“查找->替换”。同样可以利用快捷 键,查找功能的快捷键为“Ctrl+F”,替换功能 的快捷键为“Ctrl+H”,在“查找内容”文本框 中输入要查找的文本或数字,在“替换为”中输 入要替换的文本或数字,单击“替换”即可,如 图3-14。一般情况下选择将数字型字段的错误标 识符替换为“0”或平均值。
学习目标
由于互联网的发明,“开放”已经成为人类社会一个不可逆转、不断加速的社会 思潮。如果说收集数据是一种意识,使用数据是一种文化、一种习惯,那么处理数据 、分析数据将成为人人应当具备的一种能力和生活态度。在整个数据分析过程中,有 高达60%的时间是用于数据处理,只有对采集过来的数据进行精细化地处理,才能便 于后续分析。处理后的数据不仅能提高准确性,还能减少因为出错而造成的复查时间 ,降低因错误分析给带来的决策风险。本章主要讲解新媒体数据处理的基本原理、通 用处理方法,然后通过一些典型的案例展示不同类型数据的处理过程。
3第三章 设计数据的处理技术
3.2 数表的公式化处理
建立经验公式,好处:
o o
第3章第2节
只存公式不存数据--节省内存,提高速度 可以处理定义域内的一切数据
处理方法:数值分析方法 函数插值
线性插值 抛物线插值 。。。
曲线拟合
插值方法:已知列表函数
求:
x y
x1,x2,x3,,…..,xn y1,y2,y3,,….,yn
e ( f ( xi ) y i ) (a bxi yi ) 2 (3-6)
i 1 2 i 2 i 1 i 1
n
n
n
所拟合函数的偏差平方和φ是直线系数
(a,b)的函数。
如何选取结点系数(a,b),使 偏差平方和φ最小?
最小二乘法-多元函数求极值问题 令偏导数=0,解方程
②仍需将各结点数据存贮在计算机内,占用存贮空间。
3.2 数表的公式化处理-函数拟合
用一个函数来表示数表
y
x
y ax2 bx c
最常用的参数确定方法为最小二乘法,其处理步骤 为:
1)在坐标纸上标出列表函数各结点数据,并根据其 趋势绘出大致的曲线; 2)根据曲线确定近似的拟合函数类型,拟合函数可 为代数多项式、对数函数、指数函数等;
3.2 数表的公式化处理-拉格朗日插值 拉格朗日插值
n
第3章第2节
:
需要n点数据
( x x1 )( x x2 )...( x xk 1 )( x x k 1 )...( x xn ) g ( x) .yk k 1 ( x k x1 )( x k x 2 )...( x k x k 1 )( x k x k 1 )...( x k x n )
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地图数据可以是纸质地图、电子地图或GIS中地理数据库数据。地图数 据的获取主要采用数字化的方法和数据格式的转换。数字化方法有手 扶跟踪数字化方法和扫描数字化方法。在编制专题地图时常用的是扫 描数字化方法。
第三章 专题制图要素的数据类型和数据处理
3.1 专题制图要素的数据类型 3.2 数据源及数据获取 3.3 数据的分类处理 3.4 数据的分级处理
3.1专题制图要素的数据类型
地理数据可分为定位数 据、属性数据。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。
✓ 编制专题影像地图。专题影像地图是在遥感影像中突出而完备地 表示一种或几种自然要素或社会经济要素,如土地利用影像地图、 植被类型影像地图等。
☆统计数据和数字资料
统计数据和其他数字资料对许多专题地图而言有着特别的意义,包括 社会经济数据,人口普查数据,野外调查、监测和观测数据。如全国 国民生产总值统计数据、气象观测数据、环境污染监测数据等。
定性数据表示事物的等级和次序时,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。
2、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。完 全定量化数据的零点不能随意设定,它具有重要的物理意义,亦即 “无”,完全定量化数据描述物体有“有”与“无”的概念,并具有 可加性。如 A 县的国内生产总值为18亿元,B县的国内生产总值为12 亿元,则A,B两县的国内生产总值为30亿元。
1、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。
统计数据一般都和相应的统计单元和观测点相联系,因此在收集这些 数据时,要注意数据应包括制图对象的特征值、观测点的几何数据、 统计数据的统计单元和统计口径。对于社会经济类统计数据,由于社 会经济现象发展的日新月异,还应注意它的现势性和时间上的一致性, 尽量收集最新统计数据。
另外,统计数据还存在着不同种类的观测资料的问题。如气候图中使 用的多年平均值大多数是相对的,从多组不同年期的平均值对比中可 以得到比较稳定的数值。
<100,100~500,500~1000,≥1000, 单位统一为人/平方公里。农业生产水平按总产值(万元)分为
<1000,1000~5000,5000~10000,≥10000 以上两种类型的数据对事物量的描述逐渐增强。
❖ 在专题制图时,可以把完全定量化数据处理成分级 数据或定性数据,而定性数据不能转化为定量数据。
地理现象的定性描述或 定量描述构成地理变量, 地理变量按精确程度分 为定名量、顺序量、间 隔量、比率量。
❖ 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。
☆遥感数据
遥感数据是编制专题地图重要的数据源。 遥感数据具有覆盖面积大、同步性、时效性、综合性和可
比性等特点,因此利用遥感数据编制专题地图越来越成为 一种重要的手段和方法。航空像片具有比例尺大、碎部详 细、可进行立体观察和测量等优点。遥感数据用于专题制 图主要有:
✓ 经过目视解译和计算机自动识别,从遥感图像中提取所需的专题 信息,如土地利用分类、地质类型等数据,作为专题地图专题内 容的基本资料。
3.2数据源及数据获取
❖ 编制专题地图的数据收集和整理是一项十分重要基础工作, 准确实时的数据是编制专题地图的前提条件。从专题制图 的角度考虑,其数据源主要有以下几类:
地图数据 遥感数据 统计数据和数字Leabharlann 料 文字报告和图片☆地图数据
地图数据是编制专题地图主要的数据来源,包括各种比例尺的普通地 图和专题地图。普通地图既可用作编制专题地图的地理基础底图,也 可用作某些专题要素,如地势图中的地貌和水文要素,交通图中的河 流和道路等要素。各种比例尺的专题地图提供了地质、地貌、土壤、 植被和土地利用等原始资料。
❖ 分级数据也不能转化为完全定量化数据。 ❖ 定性数据表达事物的质量差异和等级感。 ❖ 分级数据和完全定量化数据表达事物的数量差异,
完全定量化数据比分级数据更加精确地描述事物的 数量特征。
定
性
❖ 固有特征,相 对等级、次序
描
述
定
量
描
❖ 完整定量描
述
述,等级、
次序,差异
两种数据表达点状要素、线状要素和面状要素
分级数据不仅可以描述事物的等级和次序,而且可以定量地描述 事物间差异的大小。有人称这种差异为“距离”。
分级数据反映事物的相对关系,而不是绝对关系。当两事物的距 离为零时,两事物是相同的,否则是相异的。距离越大其差异也越大
分级数据其数值的零点设置具有随意性,人们关心的是事物间的 间隔,而不是绝对数值。使用分级数据必须统一数值的单位,如城市 人口状况按人口密度分级:
目前,我国的统计工作正朝着标准化、信息化的方向发展,除了传统 的统计表格形式外,已建立起各种专题的电子表格、数据库。数据的 建立、传输和汇总可以在计算机上实现。从这些大量的统计资料和数 字资料中提取能够用于专题制图的数据并进行加工处理,是一项复杂 的工作,这项工作将影响到成图质量。