属性数据
属性数据与空间数据
属性数据与空间数据属性数据与空间数据是地理信息系统（GIS）中两种重要的数据类型。
属性数据是描述地理现象的非空间属性的数据，例如人口统计数据、土地利用类型、道路名称等。
空间数据则是描述地理现象的位置和形状的数据，例如地图、卫星影像、地理坐标等。
在GIS中，属性数据和空间数据通常是结合使用的。
属性数据通过与空间数据的关联，可以为地理现象提供更加详细和全面的描述。
例如，通过将人口统计数据与地图数据关联，可以分析不同地区的人口分布情况，进一步了解人口密度、人口结构等信息。
属性数据通常以表格的形式存储，每个行表示一个地理要素（如建筑物、道路、河流等），每个列表示一个属性（如名称、面积、人口等）。
属性数据可以通过各种方式收集，包括调查问卷、统计数据、遥感影像等。
在GIS中，属性数据可以进行查询、统计和分析，以获取有关地理现象的更多信息。
空间数据则以几何形状的方式存储，常见的表示方式有点、线和面。
点表示一个离散的地理位置，线表示两个或多个点之间的连接，面表示一个封闭的区域。
空间数据可以通过测量、遥感技术等方式获取，并存储为矢量数据或栅格数据。
矢量数据使用坐标点和线段来表示地理要素，而栅格数据则将地理空间划分为规则的像素网格。
GIS系统可以对属性数据和空间数据进行整合和分析，以提供更深入的地理信息。
例如，通过将道路网络数据与交通流量数据关联，可以进行交通拥堵分析和路径规划。
通过将土地利用数据与环境监测数据关联，可以进行环境影响评估和土地规划。
在GIS应用中，属性数据和空间数据的质量和准确性非常重要。
数据的质量直接影响到分析结果的可靠性和准确性。
因此，在数据采集、处理和分析过程中，需要进行数据质量控制和验证，以确保数据的准确性和一致性。
总之，属性数据和空间数据在GIS中起着不可或缺的作用。
它们相互关联，共同构成了地理信息系统的核心。
通过对属性数据和空间数据的整合和分析，可以为地理决策和规划提供科学依据，促进城市管理和资源利用的优化。
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）中的两个重要概念。
属性数据是描述地理现象的非空间特征的信息，而空间数据则是描述地理现象的空间位置和几何形状的信息。
在GIS中，属性数据和空间数据的结合使用可以提供全面的地理信息分析和决策支持。
二、属性数据属性数据是指与地理要素相关联的非空间特征数据。
它通常以表格的形式存储，每一个表格行代表一个地理要素，而列则代表不同的属性。
属性数据可以包括各种类型的信息，例如名称、编码、分类、数量、时间等。
属性数据的特点是可以进行统计分析和查询，匡助用户了解地理现象的各种特征和关系。
在实际应用中，属性数据可以用于各种地理分析任务，例如人口统计、土地利用规划、交通网络分析等。
通过对属性数据的分析，可以揭示地理现象的分布规律、趋势以及相互关系，为决策制定提供科学依据。
三、空间数据空间数据是指地理要素的空间位置和几何形状的信息。
在GIS中，空间数据通常以矢量数据和栅格数据两种形式存在。
1. 矢量数据矢量数据是通过坐标点和线段来描述地理要素的空间位置和几何形状的信息。
常见的矢量数据类型包括点、线、面等。
矢量数据的特点是精确性高、数据量小、可编辑性强。
矢量数据可以用于地图制图、空间分析、路径规划等任务。
2. 栅格数据栅格数据是将地理空间划分为规则的像元网格，并使用像元值来表示地理要素的空间位置和属性信息。
栅格数据的特点是数据量大、存储形式简单、适合于连续变化的地理现象。
栅格数据可以用于地形分析、遥感图象处理、气候摹拟等任务。
四、属性数据与空间数据的关系属性数据和空间数据在GIS中密切相关，二者相互补充，共同构成完整的地理信息。
属性数据描述了地理现象的非空间特征，而空间数据则描述了地理现象的空间位置和几何形状。
属性数据和空间数据的结合使用可以实现地理信息的全面分析和展示。
在GIS分析中，属性数据可以与空间数据进行关联，通过空间查询和空间分析等方式，揭示地理现象的空间分布和属性特征之间的关系。
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）中的两个重要概念。
属性数据描述了地理现象的特征和属性，而空间数据则表示地理现象在地球表面上的位置和空间关系。
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现象的特征和属性的数据，通常以表格形式存储。
每一个属性数据都与一个地理实体相关联，如道路、建造物、人口等。
属性数据可以包括定性和定量数据，如名称、年龄、面积、温度等。
2. 特点（1）离散性：属性数据以离散的方式存储和表示，每一个地理实体都有一组属性数据与之对应。
（2）可量化性：属性数据可以进行量化和统计分析，用于描述地理现象的特征和变化趋势。
（3）易于获取和更新：属性数据通常可以通过调查、统计、遥感等方式获取，并且可以随着时间的推移进行更新和修改。
3. 应用（1）空间查询：通过属性数据可以对地理实体进行空间查询，如查找特定类型的建造物、人口密度高的区域等。
（2）空间分析：属性数据可以用于空间分析，如统计不同类型地理实体的数量、计算平均值、标准差等。
（3）决策支持：属性数据可以为决策提供支持，如评估土地适宜性、规划城市发展等。
三、空间数据1. 定义空间数据是指地理现象在地球表面上的位置和空间关系的数据。
它包括点、线、面等几何要素，以及这些要素之间的拓扑关系。
空间数据可以通过地图、遥感影像等方式进行表示和展示。
2. 特点（1）连续性：空间数据在地球表面上是连续分布的，可以用连续函数进行描述和分析。
（2）几何性：空间数据具有几何形状，如点、线、面等，用于表示地理实体在地球表面上的位置和形态。
（3）拓扑性：空间数据包含地理实体之间的拓扑关系，如相邻、相交、包含等。
3. 应用（1）地图制图：空间数据是地图制图的基础，可以通过空间数据构建各种类型的地图。
（2）空间分析：空间数据可以用于空间分析，如路径分析、缓冲区分析、空间插值等。
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）中两种重要的数据类型。
属性数据描述了地理实体的非空间特征，如名称、人口、面积等，而空间数据描述了地理实体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实体的非空间特征的数据，通常以表格形式存储，每一行表示一个地理实体，每一列表示一个属性。
2. 特点：a. 属性数据可以是定量的（如人口数量、面积）或定性的（如土地用途、土壤类型）。
b. 属性数据可以是离散的（如分类数据）或连续的（如气温、降雨量）。
c. 属性数据可以是静态的（如人口普查数据）或动态的（如交通流量数据）。
d. 属性数据可以是空间相关的，即与空间数据相结合，如每个地理实体的中心坐标。
3. 应用：a. 属性数据用于对地理实体进行描述、分类和标识，为空间数据提供了额外的信息。
b. 属性数据可以用于统计分析、空间分析和决策支持，如人口密度分析、土地利用规划等。
三、空间数据1. 定义：空间数据是指描述地理实体的几何形状和位置信息的数据，通常以矢量或栅格形式存储。
2. 特点：a. 空间数据可以是点、线、面等不同几何形状的数据。
b. 空间数据可以是二维的（如地图）或三维的（如地形模型）。
c. 空间数据可以是离散的（如点数据）或连续的（如栅格数据）。
d. 空间数据可以是静态的（如地图）或动态的（如实时交通数据）。
3. 应用：a. 空间数据用于表示和可视化地理实体的位置、形状和拓扑关系。
b. 空间数据可以用于空间分析、路径规划、地理可视化等。
c. 空间数据可以与属性数据进行关联分析，揭示地理实体的空间分布规律。
四、属性数据与空间数据的关系1. 关联性：属性数据和空间数据之间存在一定的关联性，通过属性数据可以对空间数据进行分类、标识和描述，而空间数据可以为属性数据提供空间参考。
2. 组织方式：属性数据通常以表格形式组织，而空间数据可以以矢量或栅格形式组织。
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）中两个重要的概念。
属性数据描述了地理对象的特征和属性，而空间数据则描述了地理对象的位置和空间关系。
本文将详细介绍属性数据和空间数据的定义、特征、应用以及其在GIS中的重要性。
二、属性数据1. 定义：属性数据是指描述地理对象特征和属性的数据，例如地名、人口数量、土地用途等。
属性数据通常以表格形式存储，每个地理对象对应一行记录，每个属性对应一个字段。
2. 特征：属性数据具有以下特征：a. 描述性：属性数据用于描述地理对象的特征和属性，例如人口数量、土地面积等。
b. 数值型和字符型：属性数据可以是数值型（如人口数量）或字符型（如地名）。
c. 离散型和连续型：属性数据可以是离散型（如土地用途）或连续型（如地形高程）。
d. 可计量和分类：属性数据可以是可计量的（如温度）或分类的（如土地所有权）。
3. 应用：属性数据在GIS中具有广泛的应用，包括：a. 空间查询和分析：通过属性数据，可以对地理对象进行空间查询和分析，如查找某个地区的人口密度或土地用途分布。
b. 决策支持：属性数据可以为决策提供依据，如通过分析人口数据来确定新建学校或医院的位置。
c. 数据可视化：属性数据可以通过图表、图像等方式进行可视化展示，帮助人们更好地理解地理现象和趋势。
三、空间数据1. 定义：空间数据是指描述地理对象位置和空间关系的数据，例如地图、矢量数据、栅格数据等。
空间数据以几何形状和坐标来表示地理对象的位置和形状。
2. 特征：空间数据具有以下特征：a. 几何形状：空间数据可以是点、线、面等几何形状，用于表示地理对象的位置和形状。
b. 坐标系统：空间数据使用坐标系统来确定地理对象在地球上的位置，常见的坐标系统有经纬度坐标、UTM坐标等。
c. 空间关系：空间数据可以描述地理对象之间的空间关系，如邻接、包含、相交等。
3. 应用：空间数据在GIS中具有广泛的应用，包括：a. 地图制图：通过空间数据可以制作各种类型的地图，如道路地图、土地利用地图等。
属性数据与空间数据
属性数据与空间数据属性数据与空间数据是地理信息系统（GIS）中的两种重要数据类型。
属性数据是描述地理对象特征的非空间数据，例如地点的名称、人口数量、土地用途等。
空间数据则是描述地理对象在地球表面上的位置和形状的数据，例如点、线、面等几何要素。
属性数据可以以表格的形式存储，每一行代表一个地理对象，每一列代表一个属性。
例如，对于一个城市的属性数据表，可以包含列如下的属性：地点名称、人口数量、土地面积、行政区划等。
这些属性数据可以用来进行统计分析、查询和可视化。
空间数据以几何要素的形式存储，每一个几何要素都有一个空间位置和形状。
常见的空间数据类型包括点、线、面和体素。
例如，一个城市的空间数据可以包含点表示的建造物、线表示的道路和面表示的土地用途。
空间数据可以通过地理坐标系来精确定位地理对象的位置，例如经度和纬度。
属性数据和空间数据之间可以建立关联关系。
通过共同的属性值或者空间位置，可以将属性数据与空间数据进行关联查询和分析。
例如，可以通过某个地点的属性数据找到该地点附近的其他地理对象，或者通过某个属性值找到具有相同属性的地理对象。
在GIS中，属性数据和空间数据的结合可以提供更全面的地理信息分析和决策支持。
通过对属性数据和空间数据的综合分析，可以揭示地理现象的规律和趋势，匡助决策者做出合理的决策。
同时，属性数据和空间数据的管理和处理也是GIS系统设计和开辟的重要内容，包括数据采集、数据存储、数据更新和数据查询等方面。
总之，属性数据和空间数据是GIS中不可或者缺的两种数据类型，它们相互关联，共同构成为了地理信息系统的核心内容。
通过对属性数据和空间数据的分析和应用，可以更好地理解和利用地理信息，为社会经济发展和环境保护提供有力支持。
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引言概述：属性数据与空间数据是地理信息系统（GIS）中的两个重要概念。
属性数据描述地理现象的特征和属性，而空间数据则描述地理现象的位置和空间关系。
本文将从不同角度探讨属性数据与空间数据的定义、特点以及在GIS中的应用。
一、属性数据的定义与特点1.1 属性数据的定义属性数据是指描述地理现象特征和属性的数据，例如人口数量、土地用途、道路等。
它可以用来描述地理现象的定性和定量特征。
1.2 属性数据的特点（1）定性特征：属性数据可以描述地理现象的性质和特征，如土地的类型、建造物的用途等。
（2）定量特征：属性数据可以表示地理现象的数量或者度量，如人口数量、土地面积等。
（3）离散性：属性数据通常是离散的，即以离散的数值或者分类方式表示，如人口数量可以用整数表示，土地用途可以用分类代码表示。
1.3 属性数据在GIS中的应用（1）属性查询：GIS可以通过属性数据进行查询和分析，例如查找某一地区的人口密度、土地用途等。
（2）属性统计：GIS可以对属性数据进行统计分析，例如计算某一地区的平均人口数量、土地面积等。
（3）属性符号化：GIS可以根据属性数据将地理现象以符号化的方式表达，例如用不同颜色表示不同土地用途。
二、空间数据的定义与特点2.1 空间数据的定义空间数据是指描述地理现象的位置和空间关系的数据，例如地理坐标、地理边界、地理拓扑等。
它可以用来描述地理现象的空间分布和空间关系。
2.2 空间数据的特点（1）位置性：空间数据可以精确地描述地理现象的位置，例如地理坐标可以表示地理现象的经度、纬度和海拔高度。
（2）拓扑性：空间数据可以描述地理现象之间的拓扑关系，例如地理边界可以表示地理现象之间的邻接、相交等关系。
（3）连续性：空间数据通常是连续的，即可以在空间上进行插值和判断，例如通过地理坐标可以确定地理现象的空间分布。
2.3 空间数据在GIS中的应用（1）空间查询：GIS可以通过空间数据进行查询和分析，例如查找某一地区的邻接地块、相交道路等。
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对象特征的非空间数据，包括地理对象的属性、属性值和属性关系。
空间数据则是描述地理对象在地理空间中的位置和形状的数据。
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. 定义属性数据是地理对象的非空间特征的描述，包括地理对象的属性、属性值和属性关系。
属性是地理对象的某种特征，如名称、面积、人口等。
属性值是属性的具体取值，如“北京市”、“1000平方公里”、“100万人口”等。
属性关系是属性之间的联系，如地理对象之间的拓扑关系、层次关系等。
2. 特点（1）属性数据是以表格形式存储的，每行代表一个地理对象，每列表示一个属性。
（2）属性数据可以进行统计分析、查询和可视化展示。
（3）属性数据可以与其他属性数据进行关联和连接，进行数据整合和分析。
3. 应用（1）属性数据在地理信息系统中广泛应用于地理数据管理、地理数据查询和地理数据分析等方面。
（2）属性数据可以用于制作地图、编制统计报表、进行市场分析等。
（3）属性数据可以用于建立地理数据库，进行空间数据的查询和分析。
三、空间数据1. 定义空间数据是描述地理对象在地理空间中位置和形状的数据。
空间数据可以用几何对象来表示，如点、线、面等。
几何对象可以通过坐标系来定位和描述。
2. 特点（1）空间数据是以矢量数据或者栅格数据的形式存储的。
（2）空间数据可以进行空间分析、空间查询和空间可视化。
（3）空间数据可以与属性数据进行关联和连接，进行综合分析。
3. 应用（1）空间数据在地理信息系统中广泛应用于地图制作、地理分析和空间规划等方面。
（2）空间数据可以用于进行地理定位、导航和路径规划等。
（3）空间数据可以用于进行地理摹拟、环境监测和资源管理等。
四、属性数据与空间数据的关系属性数据和空间数据是地理信息系统中密切相关的两个数据类型。
它们之间的关系可以通过地理对象来建立。
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。
属性数据描述了地理现象的非空间特征，例如名称、类型、数量等，而空间数据则描述了地理现象的空间位置和形状。
属性数据和空间数据的结合可以提供更全面、准确的地理信息。
二、属性数据属性数据是指与地理现象相关联的非空间属性信息。
它通常以表格的形式存储，每一行代表一个地理要素（如建筑物、道路、河流等），每一列代表一个属性字段（如名称、类型、面积、长度等）。
属性数据可以是定性的（如建筑物类型）也可以是定量的（如人口数量）。
通过属性数据，我们可以对地理现象进行分类、统计和分析。
举例来说，假设我们要研究一个城市的人口分布情况。
我们可以收集每个街区的人口数量作为属性数据，并将其与相应的空间位置关联起来。
通过对属性数据的分析，我们可以得出不同街区的人口密度、人口分布的趋势等信息。
三、空间数据空间数据是指地理现象的空间位置和形状信息。
它通常以几何对象（如点、线、面）的形式存储，可以使用坐标系统来表示地理位置。
空间数据可以通过地图来可视化，帮助我们理解地理现象的空间关系。
举例来说，假设我们要研究一个国家的交通网络。
我们可以将道路、铁路、航线等作为线状的空间数据，并将其与相应的属性数据（如道路类型、长度、通行能力等）关联起来。
通过对空间数据的分析，我们可以得出不同交通网络的状况、交通流量的分布等信息。
四、属性数据与空间数据的关联属性数据和空间数据之间的关联是GIS分析的基础。
通过将属性数据与空间数据进行关联，我们可以进行空间查询、空间分析、空间统计等操作，从而揭示地理现象的内在规律。
例如，我们可以根据属性数据中的某个字段（如建筑物类型）对空间数据进行筛选，只显示特定类型的建筑物。
我们还可以通过属性数据的统计分析，了解不同类型建筑物的分布情况。
五、属性数据与空间数据的应用属性数据和空间数据在各个领域都有广泛的应用。
以下列举几个典型的应用场景：1. 城市规划：通过分析属性数据和空间数据，可以评估城市用地的合理性，优化道路网络的布局，规划公共设施的位置等。
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）中的两种基本数据类型。
属性数据是描述地理实体特征的非空间信息，例如地名、人口、土地所有权等。
空间数据则是地理实体的几何形状和位置信息，例如地图、地形、地物边界等。
属性数据和空间数据相互结合，可以提供更全面和准确的地理信息分析和决策支持。
二、属性数据属性数据是地理信息系统中的关键数据类型之一。
它用于描述地理实体的特征和属性，如名称、分类、数量、状态等。
属性数据通常以表格的形式存储，每一个实体对应一行记录，每一个属性对应一列字段。
属性数据可以通过各种统计和分析方法来揭示地理实体之间的关系和趋势。
1. 属性数据的分类属性数据可以根据其性质和用途进行分类。
常见的分类包括：- 定性属性：描述地理实体的特征和状态，如土地利用类型、建造物用途等。
- 定量属性：表示地理实体的数量或者度量值，如人口数量、土地面积等。
- 时间属性：记录地理实体的变化和演变过程，如人口增长率、土地利用变化等。
2. 属性数据的采集和管理属性数据的采集可以通过多种方式进行，包括问卷调查、统计数据采集、遥感影像解译等。
采集到的数据需要经过整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
属性数据的管理可以借助数据库管理系统（DBMS）进行，以便于数据的存储、查询和更新。
3. 属性数据的分析和应用属性数据可以通过各种统计和分析方法进行分析和应用。
常见的分析方法包括：- 统计分析：通过计算属性数据的平均值、标准差、相关系数等，揭示地理实体之间的关系和趋势。
- 空间分析：将属性数据与空间数据结合起来，进行空间查询、空间统计、空间模型等分析，以获得更深入的洞察和理解。
三、空间数据空间数据是地理信息系统中的另一种基本数据类型。
它描述地理实体的几何形状和位置信息，以便于地图绘制、空间分析和可视化展示。
1. 空间数据的表示空间数据可以以多种形式进行表示，常见的表示方法包括：- 点（Point）：表示一个离散的地理位置，如城市的坐标点。
属性数据与空间数据
属性数据与空间数据一、概述属性数据和空间数据是地理信息系统（GIS）中的两个重要概念。
属性数据是指与地理要素相关联的非空间信息，例如地名、人口统计数据、土地用途等。
空间数据则是指地理要素的地理位置和几何形状信息。
属性数据和空间数据的结合可以提供全面的地理信息，用于空间分析、决策支持和地理可视化等应用。
二、属性数据属性数据是地理要素的描述性信息，通常以表格形式存储。
每一个地理要素都有一组属性数据，可以包括文本、数字、日期等类型的数据。
属性数据可以用于描述地理要素的特征、状态、属性和关系等。
例如，对于一个城市的地理要素，属性数据可以包括名称、人口、面积、建造物类型等信息。
属性数据的特点包括：1. 数据类型多样：属性数据可以包含各种类型的数据，如文本、数字、日期等。
2. 数据结构简单：属性数据通常以表格形式存储，每一个属性对应一列，每一个地理要素对应一行。
3. 数据关联性强：属性数据可以通过惟一标识符与空间数据进行关联，实现属性数据和空间数据的一一对应关系。
三、空间数据空间数据是地理要素的地理位置和几何形状信息。
地理位置可以用经纬度、坐标系或者其他地理坐标系统表示。
几何形状可以是点、线、面等。
空间数据可以通过矢量数据或者栅格数据来表示。
矢量数据以几何对象的形式存储，栅格数据则以像素网格的形式存储。
空间数据的特点包括：1. 数据类型多样：空间数据可以包括点、线、面等不同类型的地理要素。
2. 数据结构复杂：空间数据的结构可以是简单的点、线、面，也可以是复杂的多边形、曲线等。
3. 数据关联性弱：空间数据本身不包含属性信息，需要通过属性数据与之关联，实现空间数据和属性数据的一一对应关系。
四、属性数据与空间数据的关联属性数据和空间数据的关联是地理信息系统的核心功能之一。
通过属性数据和空间数据的关联，可以实现地理要素的综合分析和可视化呈现。
常见的关联方式包括：1. 空间索引：通过空间索引，可以快速定位和查询与指定地理区域相关的属性数据。
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。
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者缺的资源。
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，每一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不少，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。
它通常以矢量或者栅格的形式存储，每一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不少，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、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。
属性数据描述了地理实体的特征和属性，而空间数据则描述了地理实体的位置和形状。
在GIS分析和应用中，属性数据和空间数据的结合是必不可少的。
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实体特征和属性的数据。
它通常以表格的形式存储，每一行代表一个地理实体，每一列代表一个属性。
属性数据可以包括地理实体的名称、面积、人口数量、土地利用类型等等。
2. 特点（1）描述性：属性数据通过文字、数字等形式来描述地理实体的特征和属性，可以提供详细的信息。
（2）可变性：属性数据可以随着时间和空间的变化而更新和变化。
（3）多样性：属性数据可以包括各种各样的属性，如分类属性、数值属性、时间属性等。
3. 应用（1）统计分析：通过对属性数据的统计分析，可以了解地理实体的特征和属性分布情况，从而支持决策和规划。
（2）查询和检索：属性数据可以通过查询和检索功能进行快速查找和筛选，以满足特定条件的需求。
（3）空间关联：属性数据可以与空间数据进行关联，通过空间分析来研究地理实体的特征和属性之间的关系。
三、空间数据1. 定义空间数据是指描述地理实体位置和形状的数据。
它通常以矢量或栅格的形式存储。
矢量数据使用点、线、面等几何要素来表示地理实体，栅格数据则使用像素或网格单元来表示。
2. 特点（1）地理位置：空间数据可以精确地描述地理实体的位置，包括经纬度、坐标等信息。
（2）空间关系：空间数据可以描述地理实体之间的空间关系，如相邻、包含等关系。
（3）地理形状：空间数据可以准确地描述地理实体的形状，如点、线、面等。
3. 应用（1）地图制作：空间数据是地图制作的基础，可以通过绘制矢量或栅格要素来生成地图。
（2）空间分析：通过对空间数据的分析，可以研究地理实体之间的空间关系、分布规律等，支持决策和规划。
属性数据与空间数据
属性数据与空间数据引言概述：在地理信息系统（GIS）领域，属性数据和空间数据是两个重要的概念。
属性数据是指与地理要素相关联的非空间信息，而空间数据则是指地理要素在地球表面上的位置和形状。
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。
一、属性数据1.1 属性数据的定义和特点属性数据是指与地理要素相关联的非空间信息，包括各种属性、属性值和属性字段。
它描述了地理要素的特征、属性和状态。
1.2 属性数据的来源和获取方法属性数据可以通过多种途径获取，包括现场调查、遥感技术、统计数据和数据库查询等。
其中，现场调查是获取属性数据最常用的方法之一。
1.3 属性数据在GIS中的应用属性数据在GIS中起着至关重要的作用。
它可以用于地理要素的分类、统计分析、查询和空间关系分析等。
通过对属性数据的分析，可以匡助我们理解地理现象的规律和趋势。
二、空间数据2.1 空间数据的定义和特点空间数据是指地理要素在地球表面上的位置和形状信息。
它包括点、线、面等几何要素以及与之相关的拓扑关系。
2.2 空间数据的获取和表示方法空间数据可以通过GPS定位、遥感技术、测绘数据和地理数据库等方式获取。
在GIS中，空间数据通常以矢量数据和栅格数据的形式进行表示。
2.3 空间数据在GIS中的应用空间数据在GIS中具有广泛的应用价值。
它可以用于地图制作、空间分析、路径规划、地理定位等。
通过对空间数据的分析，可以匡助我们了解地理要素之间的空间关系和分布特征。
三、属性数据与空间数据的关系3.1 属性数据与空间数据的关联性属性数据与空间数据之间存在着密切的关联性。
属性数据描述了地理要素的属性特征，而空间数据则描述了地理要素的位置和形状。
二者相互依存，共同构成为了完整的地理信息。
3.2 属性数据与空间数据的整合方法在GIS中，属性数据和空间数据可以通过地理数据库进行整合。
地理数据库可以将属性数据和空间数据进行关联，从而实现对地理要素的综合管理和分析。
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或对象特征的非空间数据，而空间数据则是描述地理位置和形状的数据。
属性数据和空间数据的结合可以提供全面的地理信息，用于分析和决策支持。
本文将详细介绍属性数据和空间数据的概念、特点以及在GIS中的应用。
二、属性数据1. 概念：属性数据是指描述地理现象或对象特征的非空间数据。
它以表格形式存储，每一行代表一个地理对象，每一列代表一个属性。
常见的属性数据包括地名、人口数量、土地利用类型等。
2. 特点：a. 非空间数据：属性数据不包含地理位置和形状信息，只描述地理对象的特征。
b. 表格形式：属性数据以表格形式存储，每一行代表一个地理对象，每一列代表一个属性。
c. 类型多样：属性数据可以是数字、文本、日期等不同类型的数据。
d. 关联性强：属性数据可以通过唯一标识符与空间数据进行关联，实现属性与地理位置的关联分析。
3. 应用：a. 地理分析：属性数据可以用于地理分析，如人口统计、土地利用分析等。
b. 决策支持：属性数据可以为决策提供依据，如市场调研、资源评估等。
c. 数据可视化：属性数据可以通过图表、图形等形式进行可视化展示，帮助用户理解地理现象。
三、空间数据1. 概念：空间数据是描述地理位置和形状的数据。
它以几何对象的形式存储，如点、线、面等。
空间数据可以通过地理坐标系统确定其地理位置。
2. 特点：a. 地理位置信息：空间数据包含地理位置信息，可以通过地理坐标系统确定其位置。
b. 几何对象形式：空间数据以几何对象的形式存储，如点、线、面等。
c. 拓扑关系：空间数据可以描述不同几何对象之间的拓扑关系，如相交、包含等。
3. 应用：a. 空间分析：空间数据可以用于空间分析，如路径规划、地理叠加分析等。
b. 地图制图：空间数据可以用于地图制图，如绘制点、线、面等地理要素。
c. 空间可视化：空间数据可以通过地图、三维模型等形式进行可视化展示，帮助用户理解地理位置和形状。
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：在地理信息系统（GIS）中，属性数据和空间数据是两个重要的概念。
属性数据是描述地理实体特征和属性的数据，而空间数据是描述地理实体在空间位置上的数据。
本文将分别从属性数据和空间数据的定义、特点、应用、以及二者之间的关系等方面进行详细阐述。
一、属性数据1.1 定义：属性数据是指描述地理实体特征和属性的数据，通常以表格的形式呈现。
1.2 特点：属性数据具有结构化、标准化和易于管理等特点。
1.3 应用：属性数据在GIS中被广泛应用于地图制作、空间分析、决策支持等方面。
二、空间数据2.1 定义：空间数据是描述地理实体在空间位置上的数据，通常以矢量或者栅格形式表示。
2.2 特点：空间数据具有地理位置信息、空间关系和地理属性等特点。
2.3 应用：空间数据在GIS中被广泛应用于地图制作、空间分析、资源管理等方面。
三、属性数据与空间数据的关系3.1 互为补充：属性数据和空间数据是GIS中不可分割的两个部份，互为补充。
3.2 相互影响：属性数据和空间数据之间存在着相互影响的关系，通过属性数据可以更好地理解空间数据。
3.3 综合应用：在GIS应用中，属性数据和空间数据往往结合使用，以实现更加全面和深入的分析。
四、属性数据与空间数据的管理4.1 数据采集：属性数据和空间数据的管理首先需要进行数据采集工作，确保数据的准确性和完整性。
4.2 数据存储：属性数据和空间数据的存储可以采用数据库管理系统等技术，以便于数据的管理和查询。
4.3 数据更新：属性数据和空间数据需要定期更新，保证数据的时效性和可靠性。
五、属性数据与空间数据的未来发展5.1 数据整合：未来属性数据和空间数据的发展趋势是数据整合，实现属性数据和空间数据的无缝衔接。
5.2 数据挖掘：随着技术的不断发展，属性数据和空间数据的挖掘和分析将更加深入和精确。
5.3 数据共享：未来属性数据和空间数据的发展将更加注重数据共享和开放，促进数据的互通互联。
属性数据分析
属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。
属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。
对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。
区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。
“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。
二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。
例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。
这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。
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）中的两个重要概念。
属性数据是指描述地理现象的非空间属性的数据，例如人口统计数据、土地利用数据等。
空间数据是指地理现象在地球表面上的位置和形状的数据，例如地图、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现象的非空间属性的数据。
它包含了地理现象的各种特征，例如名称、分类、数量、状态等。
属性数据通常以表格的形式存储，每一行代表一个地理现象的实例，每一列代表一个属性。
2. 特点（1）离散性：属性数据是离散的，每个地理现象的属性值都是具体的、可数的。
（2）定量性和定性性：属性数据可以是定量的，例如人口数量；也可以是定性的，例如土地利用类型。
（3）可测量性：属性数据可以通过测量或统计得到，例如人口普查、遥感影像解译等。
（4）可变性：属性数据的值可以随时间、空间和其他因素的变化而变化，例如人口数量的增减、土地利用的变化等。
（5）关联性：属性数据之间可以存在关联关系，例如人口数量和土地利用类型之间的关系。
3. 应用属性数据在GIS中具有广泛的应用，例如：（1）地理分析：通过对属性数据的分析，可以揭示地理现象的分布规律和变化趋势，例如人口密度分析、土地利用变化分析等。
（2）决策支持：属性数据可以为决策提供依据，例如基于人口数据的城市规划、基于土地利用数据的环境保护政策制定等。
（3）资源管理：属性数据可以用于资源的管理和调度，例如基于水资源数据的水资源管理、基于土地利用数据的土地资源规划等。
（4）应急响应：属性数据可以用于应急响应和灾害管理，例如基于人口分布数据的灾害风险评估、基于道路交通数据的应急救援路线规划等。
三、空间数据1. 定义空间数据是指地理现象在地球表面上的位置和形状的数据。
它以几何对象的形式表示地理现象，例如点、线、面等。
空间数据通常以矢量或栅格的形式存储，矢量数据以坐标点的方式表示地理现象的位置和形状，栅格数据以像素的方式表示地理现象的位置和形状。
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2 7 7/100 = 0.07
1 6 6/100 = 0.06
2 2 2/100 = 0.02
5 15
0.07 + 0.06 + 0.02 = 0.15
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W1AttributeData.ppt
泊板分布
• 泊板分布有以下特点：
– 平均值是 µ – 标准差是 µ的平方根 σ= µ 泊松公式为：
形成挤压
粘合后的泡 沫板和织物
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9%有缺陷 或 90,000 PPM
10
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PPM与西格玛水平 PPM与西格玛水平
西格玛 水平
6 5 4 3 2
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PPM 3.4 233 6210 66807 308538
11
W1AttributeData.ppt
PPM用于确定过程西格玛水平
计算泊松概率
• 例： 以下是500个座椅中发现的缺陷数： 缺陷 撕裂 裂缝 颜色不符 折皱 未装钉好 功能不佳 总缺陷数 发生次数 2 75 0 10 8 16 111
• 每个座椅的平均缺陷数是 µ = 111/500 = 0.222。 • 随机抽取的座椅无缺陷的概率是多少？
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二项试验的要求 1. 固定的试验数量 2. 试验是独立的 3. 每次试验只有两类结果 4. 每次试验uteData.ppt
二项试验举例
只可能有2种结果 1. 掷硬币 2. 检验泡沫胶垫 3. 检验发票 正面或反面 有裂缝或无裂缝 有误差或无误差
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在这个文件中只有三行文字对顾 客来说是至关重要的。
文件其它部分的误差并不很重要。
所以我们可以认为每个文件有3个机会，尽管实际上它不止3行 字。
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缺陷机会：泡沫板
泡沫板 和织物 烘炉1 烘炉2 成形压力机 粘合的泡 沫板和织物
每块板的 机会： 2
µ y • e −µ P(y ) = y! 其中 e ≈ 2.71828
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W1AttributeData.ppt
泊松分布举例
泊松分布 µ = 50
0.14 0.12 0.10 P(y) p(y) 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 0 10 20 30 40 50 y 60 70 80 90 100 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 0 10 20 30 40 50 y 60 70 80 90 100
1. 钉针有损 2. 织物折叠
+
1
+
2
=
5
1. 织物折叠
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W1AttributeData.ppt
每百万次机会中的缺陷数
泡沫板 和织物 烘炉1 烘炉2 成形压力机 粘合的泡 沫板和织物
每块板的 机会 每100块板的 机会 缺陷数 （每100块板中） 每个机会的缺陷数
每百万次机会中 的缺陷数
P(y)
0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75
成功次数（y） N=100，p=0.05时的二项 试验概率直方图
0.18 0.16 0.14 0.12
P(y)
0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51
{100 件}
烘炉1
烘炉2
成形压力机
粘合的泡 沫板和织物
产出率等于合格件数除以所有生产的 件数。 该过程产出率将为1.00或100%或 0 PPM。
最后检验
0个 个 不合格
100个合格
☺
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最后装配产出率
泡沫板 和织物
{100 件}
烘炉1
烘炉2
西格玛 水平 DPMO
6 5 4 3 2
3.4 233 6210 66807 308538
DPMO用于确定过程西格玛水平
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W1AttributeData.ppt
单位产品/ 单位产品/部件中的缺陷数
泡沫板 和织物 烘炉1 烘炉2 成形压力机 粘合的泡 沫板和织物
每块板的 机会 每100块板的 缺陷数 单位产品/部件中 的缺陷数（DPU）
每百万次机会中的缺陷数 (DPMO) = DPO x 1,000,000
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W1AttributeData.ppt
练习7.2— 练习7.2—DPMO
化学原料 放入成分 倒入，升温 和固化 开模 泡沫胶垫
• 错误成分 • 缺失成分
•撕裂 •粉碎 •框上有泡沫
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泊松分布 µ = 10
当发生次数平均值趋向零时，泊松分布形状高耸而集中。
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二项分布和泊松分布的区别
二项分布 受样本大小n和 概率P的影响
泊松分布： 只受平均值 µ影响
Y的可能取值有上限n
Y的可能取值无上限
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W1AttributeData.ppt
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W1AttributeData.ppt
为什么要计算缺陷数量
• 不论何时许多事物会出现问题或在某些步骤中会 出现问题，那么……
– 计算缺陷数量要比仅仅在过程最后计算出缺陷产品的数 量更能反映过程能力。
泡沫板 和织物
烘炉1
烘炉2
成形压力机
粘合的泡 沫板和织物
首先，我们必须确定缺陷机会。
二项分布
常用符号： n = 试验次数 y = n次试验中成功次数 p = 一次试验中成功概率 q = 1-p = 一次试验中失败概率 P(y) = n次试验中y项成功的概率 µ = 总体平均数 = n x p σ = 总体标准差
0.18 0.16 0.14 0.12
N=100，p=0.5时的二项 试验概率直方图
属性数据
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1
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属性数据
内容 • 缺陷相对缺陷项 • 统计缺陷项数量 • 二项分布 • 百万分率（PPM） • 统计缺陷数量 • 泊松分布 • 定义机会 • 每百万次机会中的缺陷数 （DPMO） • 单位产品/部件中的缺陷数 （DPU） • 滚动总产出率（RTY） • 六西格玛中使用的过程能 力标准
13
W1AttributeData.ppt
缺陷数— 缺陷数—泊松分布
• 当我们在某一特定体积、时间、距离、面积或某 一区间内计算某事件发生的次数（如缺陷）时 ……
泊松概率分布显示了某事件发生y次的可能 性。
泊松分布的要求
1. Y是一段区间内（时间、地点，单位产品）事件（缺陷）发生的次数。 2. 事件发生是随机的。 3. 事件发生互为独立。 4. 事件发生在一段区间内分布一致。
练习7.2—DPMO（ 练习7.2—DPMO（续）
1. 参阅你的工作簿。 2. 用已知机会和缺陷数计算……
– 100块胶垫中机会 – 每个机会中的缺陷数（DPO） – 过程每一步和总计的每百万次机会中的缺陷数(DPMO)
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DPMO和西格玛水平 DPMO和西格玛水平
W1AttributeData.ppt
泊松例子的答案
µ= y = 0, 111 个缺陷 = 0.222 500 个座椅
若
µ y • e−µ µ0 • e−µ (y ) = = = e − µ = e − 0.222 = 0.80 P y! 0! 随机抽取的 座椅无缺陷的概率是80%。
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3
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六西格玛进程图— 六西格玛进程图—属性数据
衡量 特征分析 分析 突破性 策略
整个过程中处理缺陷和缺陷 产品数据时使用。
改进 优化 控制
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属性过程输出— 属性过程输出—举例
过程： 输入(Y)：
定义机会
• 机会指的是事物顺利发展或出现问题的可能性 • 我们仅关心……
– 对客户满意度至关重要的机会 – 在增值过程步骤中发生的机会
• 机会之间必须互相独立
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机会的例子
数据： ZZ,ZZZ 价格： $XXX.XX 日期： YY/YY/YY tgxkvl v lkj ljv oerriovf xlj ppopg ljvodld c vkjo dd erioitnm
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属性数据— 属性数据—学习目标
学完该模块后，你将能够……
1. 分清缺陷和有缺陷产品，知道每种情况适用何种 统计分布。 2. 计算和解释PPM（百万分率），DPMO（每百万 次机会中的缺陷数）和DPU（单位产品/部件中的 缺陷数）。 3. 确定缺陷发生的机率。 4. 计算和解释滚动总产出率（RTY）。
2 200 7 0.035 35,000
1 100 6 0.060 60,000
21
2 200 2 0.010 10,000