第三章 探索性空间数据分析与可视化 B 2012
医学信息技术智慧树知到答案章节测试2023年江西中医药大学
第一章测试1.医学图像信息一种用图像表达医学信息的信息源。
（）A:对B:错答案:A2.医学信息分析的目的是为医学科学决策服务的。
（）A:对B:错答案:A3.医学传感器是目前获取生理信息最重要，也是最基本的技术。
（）A:对B:错答案:A4.医学信息技术是用信息科学的原理和方法，应用计算机技术来研究医学信息（）的一门技术。
A:利用B:获取C:处理D:分析答案:ABCD5.医学信息分析是指从（）医学信息中萃取出有用的信息。
A:有效的B:大量的C:混沌的D:无用的答案:ABC第二章测试1.HIS粗分为两大部分，即临床医疗信息系统CIS和（）两大系统。
A:门急诊挂号B:医院管理信息系统（HMIS）C:远程医疗咨询系统D:病案的统计分析答案:B2.HIS外部接口部分包括（）A:社区医疗系统接口B:医嘱查询接口C:医疗保险系统接口D:远程医疗咨询系统接口答案:ACD3.标准的表现形式是（）。
A:制度B:规范C:文件D:报告答案:C4.以下理论中哪些是20世纪40年代末产生的俗称“老三论”？（）A:控制认B:系统论C:信息认D:突变论答案:ABC5.以下哪些是数据库系统的组成部分？（）A:软件系统B:硬件系统C:网络D:数据库E:用户答案:ACDE第三章测试1.医学成像中，没有辐射的成像有核素成像和超声成像。
（）A:对B:错答案:B2.核磁共振成像由于使用了核，所以对人体有辐射。
（）A:错B:对答案:A3.如果在压电晶体两端有拉力作用，晶体两端能分别出现正、负电荷，产生出电压来，这种现象称为压电效应（）A:对B:错答案:A4.数字图像由于像素是空间离散的，所以视觉效果很不连续。
（）A:对B:错答案:B5.数字图像能表示无穷多中颜色。
（）A:错答案:A第四章测试1.在Excel中，生成数据透视表后，将无法更改其布局。
（）A:错B:对答案:A2.在数据透视表字段列表中，您可以断定哪些字段已经显示在报表上。
（）A:对B:错答案:A3.下面哪个函数可以返回逻辑值TRUE( )A:OR(TRUE, TRUE, FALSE)B:OR(FALSE, FALSE, FALSE)C:AND(TRUE, TRUE, FALSE)D:NOT(TRUE)答案:A4.在EXCEL表格中，“D3”表示该单元格位于( )A:第3行第3列B:第3行第4列C:第4行第4列D:第4行第3列答案:B5.运算符“^”的作用是( )A:乘幂B:文本连接C:求对数D:开方答案:A第五章测试1.某超市研究销售纪录数据后，发现买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题 ( )A:自然语言处理B:关联规则发现C:分类D:聚类答案:B2.下面哪个不属于数据的属性类型( ）A:相异C:标称D:区间答案:A3.当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离( )A:关联分析B:隐马尔可夫链C:聚类D: 分类答案:C4.什么是KDD ( )A:文档知识发现B:动态知识发现C:数据挖掘与知识发现D:领域知识发现答案:C5.使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务（）A:寻找模式和规则B:探索性数据分析C:预测建模D:建模描述答案:B。
产业集聚、人口规模与环境污染
D O I:10.13546/j.c n k i.t j y j c.2021.24.010I f观察产业集聚、人口规模与环境污染唐建荣，郭士康(江南大学商学院，江苏无锡214122)摘要：文章基于2008—2017年中国省级面板数据，使用区位熵测算各省份产业集聚程度，采用“纵横向”拉开档次法测度环境污染指数，通过构建GTWR模型考察产业集聚、人口规糢对于环境污染的影响及空间异质性。
结果表明：中国省域环境污染差异性与关联性并存，环境污染指数整体表现为“东强西弱”的态势；产业集聚、人口规模对于环境污染的影响呈现明显的时空非平稳性及异质性；各区域两要素对环境污染的影响系数时序波动方向以及作用强度不同；系数时变形态不同，呈现“倒U”型、下降等变化态势；系数空间分布呈现东、中、西部梯度变化的格局。
关键词：环境污染；产业集聚;人口规模;GTWR模型；异质性中图分类号:F061.3 文献标识码:A 文章编号：1002-6487(2021)24-0046-06〇引言改革开放以来，中国高速增长的经济发展奇迹给中国 带来了光环，同时引发了一系列环境_资源问题，环境恶 化与资源耗竭成为我国现阶段经济高质量发展所面临的重要难题。
中国产业和人口的快速发展是环境问题的主 要诱因。
随着产业经济的不断发展和完善，中国产业经济 发展模式趋于集聚化,产业集聚对环境有着显而易见的影 响；人口与环境的矛盾自人类社会发展以来就一直存在，人口规模扩张不断加重环境的压力。
产业集聚、人口规模对于环境污染的影响研究已成为 学者们的重要关注点"_i n。
随着国家放开二胎政策以及对 产业的政策引导，未来人口规模的扩大以及产业集聚程度 的不断提高会对环境污染产生怎样的影响，是值得讨论和 研究的问题。
本文通过收集2008—2017年中国30个省份 的面板数据，从时间和空间的角度研究了产业集聚和人口 规模对环境污染的影响；利用时空地理加权回归的方法，分析产业集聚和人口规模对区域环境污染影响的空间异质性以及时间变化趋势,进而揭示产业、人口与环境之间 的关系。
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍(五)
大数据分析中的数据可视化与探索性分析方法介绍大数据时代的到来，给数据分析带来了巨大的挑战和机遇。
在海量的数据中发现有价值的信息，需要借助数据可视化和探索性分析等方法。
本文将介绍大数据分析中的数据可视化和探索性分析方法，帮助读者更好地理解和运用这些技术。
1. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图像等形式呈现出来，通过视觉的方式来理解和分析数据。
在大数据分析中，数据可视化是非常重要的一环，可以帮助人们更直观地理解数据的规律和特点。
常见的数据可视化技术包括折线图、柱状图、散点图、热力图等。
折线图适用于展示数据随时间变化的趋势，可以清晰地显示数据的波动和趋势。
柱状图则适用于比较不同类别数据之间的差异，通过不同长度的柱子来表示数据的大小。
散点图可以展示两个变量之间的关系，通过点的分布情况来表示变量之间的相关性。
而热力图则可以展示数据的密度和分布情况，帮助人们发现数据的热点和规律。
除了基本的图表外，还有一些高级的数据可视化技术，如地图可视化、网络图可视化等。
地图可视化可以将数据以地图的形式展现出来，直观地显示地理空间上的数据分布情况。
网络图可视化则适用于展示复杂的关系网络，通过节点和边的连线来表示不同实体之间的关系。
2. 探索性分析探索性分析是指在分析数据前，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的分布、规律和异常情况。
在大数据分析中，探索性分析是非常重要的一步，可以帮助分析人员更好地理解数据，为进一步的分析和建模提供基础。
探索性分析的方法包括描述性统计、频数分析、箱线图分析、相关性分析等。
描述性统计可以帮助人们了解数据的基本特征，包括均值、中位数、标准差等。
频数分析则可以帮助人们了解数据的分布情况，通过频数表和直方图来展现数据的分布情况。
箱线图分析可以帮助人们发现数据的异常值和离群点，通过箱线图来展示数据的异常情况。
相关性分析则可以帮助人们了解变量之间的相关关系，通过相关系数和散点图来展示变量之间的相关性。
新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据可视化》
教学设计：新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据可视化》一、教学目标（核心素养）1.信息意识：学生能够认识到数据可视化在信息传递和表达中的重要作用，理解其对于复杂数据解读的便捷性。
2.数字化学习与创新：学生能够掌握数据可视化的基本原理和常用工具，能够运用所学知识将复杂数据转化为直观、易懂的图表。
3.计算思维：通过数据可视化的实践，培养学生的逻辑思维、数据分析和视觉表达能力，学会用图表讲述数据故事。
4.信息社会责任：引导学生关注数据可视化的准确性和公正性，确保可视化作品能够真实反映数据本质，避免误导。
二、教学重点•理解数据可视化的基本概念和原理。
•掌握数据可视化的常用工具和图表类型。
三、教学难点•如何根据数据特点和需求选择合适的图表类型进行可视化。
•如何设计美观、有效且能准确传达信息的数据可视化作品。
四、教学资源•多媒体课件（包含数据可视化的基本概念、原理、图表类型介绍）。
•数据可视化软件（如Excel、Tableau、ECharts等）的演示和操作材料。
•实际数据集和已完成的数据可视化案例，供学生参考和学习。
五、教学方法•讲授法：介绍数据可视化的基本概念、原理和图表类型。
•演示法：通过数据可视化软件演示如何创建和编辑图表。
•实践操作法：组织学生分组进行数据可视化实践，亲手制作图表。
•讨论法：引导学生讨论不同图表类型的优缺点和适用场景，促进思维碰撞。
六、教学过程1. 导入新课•故事导入：讲述一个通过数据可视化解决复杂问题的故事，如公共卫生部门利用图表展示疫情趋势，帮助决策者制定防控措施。
•提问导入：提问学生：“你们在日常生活中见过哪些数据可视化作品？它们是如何帮助我们理解数据的？”引导学生思考数据可视化的重要性和应用场景。
2. 新课教学•数据可视化基本概念讲解：•定义：数据可视化是将数据以图形、图像等视觉形式展现出来的过程，旨在帮助人们更直观地理解数据。
探索性空间数据分析模型研究_张学良
ｎｎ
(( ｗｉｊ（ｘｉ－ ｘ* ）（ｘｊ－ ｘ* ）
Ｉ＝ ｉ＝１ ｊ≠ｉ ｎｎ
（ ４）
(( Ｓ２
ｗｉｊ
ｉ＝１ ｊ＝ｉ
( ( 其中，
Ｓ２
ห้องสมุดไป่ตู้１ ｎ
ｎ
（ｘｉ－
ｘ）２，
ｘ＝
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ｎ
ｘｉ
ｉ
第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化 高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
体验实际数据分析案例：通过具体的数据分析案例（如南水北调中线工程各地区水资源情况的分析），让学生从实际数据中提取信息，增强理解和应用能力。
3.3.2数据可视化
理解数据可视化的重要性和功能：学生能够描述数据可视化的定义和目的，并解释其如何帮助人们更好地理解数据。
监督学生独立完成真题演练，提供必要的辅导和支持。
组织小组讨论，让学生分享解题过程和答案。
对学生的答案进行点评，给出正确答案和解析。
仔细阅读并理解所选真题的内容和要求。
独立思考并尝试解答真题，运用所学的数据分析方法。
参与小组讨论，与同学分享自己的解题思路和答案。
听取教师的点评和解析，对照自己的答案找出不足之处。
通过互动提问和讨论，检验学生对概念的掌握程度。
促进学生之间的交流与合作，共同探讨数据分析的应用。
培养学生的分析能力，通过实际案例锻炼其应用所学知识的能力。
帮助学生整理思路，明确数据分析的核心要点。
活动三：
调动思维
探究新知
选取历年的真题或模拟题，涉及数据分析与可视化的内容。
指导学生如何审题，理解题目的要求和解题步骤。
3.预测事物的未来走向
通过数据分析，可以预测事物未来可能会发生什么，推断未来的发展趋势，并为制订相应的目标及策略提供依据。目前，利用数据分析进行预测已经应用于各个领域，包括体育赛事预测、用户行为预测、能源消耗预测、交通行为预测和人体健康预测等。例如，通过各个家庭安装的智能电表，对电力的使用状况进行监控，检测出用电模式，从而对用电需求做出预测。
预测未来趋势：使用智能电表数据预测电力使用，体育赛事预测等。
探索性空间数据分析
研究生课程探索性空间数据分析杜世宏北京大学遥感与GIS研究所提纲一、地统计基础二、探索性数据分析•地统计（Geostatistics）又称地质统计，是在法国著名统计学家Matheron大量理论研究的基础上逐渐形成的一门新的统计学分支。
它是以区域化变量为基础，借助变异函数，研究既具有随机性又具有结构性，或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。
凡是与空间数据的结构性和随机性，或空间相关性和依赖性，或空间格局与变异有关的研究，并对这些数据进行最优无偏内插估计，或模拟这些数据的离散性、波动性时，皆可应用地统计学的理论与方法。
•地统计学与经典统计学的共同之处在于：它们都是在大量采样的基础上，通过对样本属性值的频率分布或均值、方差关系及其相应规则的分析，确定其空间分布格局与相关关系。
但地统计学区别于经典统计学的最大特点是：地统计学既考虑到样本值的大小，又重视样本空间位置及样本间的距离，弥补了经典统计学忽略空间方位的缺陷。
•地统计分析理论基础包括前提假设、区域化变量、变异分析和空间估值。
• 1. 前提假设–⑴随机过程。
与经典统计学相同的是，地统计学也是在大量样本的基础上，通过分析样本间的规律，探索其分布规律，并进行预测。
地统计学认为研究区域中的所有样本值都是随机过程的结果，即所有样本值都不是相互独立的，它们是遵循一定的内在规律的。
因此地统计学就是要揭示这种内在规律，并进行预测。
–⑵正态分布。
在统计学分析中，假设大量样本是服从正态分布的，地统计学也不例外。
在获得数据后首先应对数据进行分析，若不符合正态分布的假设，应对数据进行变换，转为符合正态分布的形式，并尽量选取可逆的变换形式。
• 1. 前提假设–（3）平稳性。
对于统计学而言，重复的观点是其理论基础。
统计学认为，从大量重复的观察中可以进行预测和估计，并可以了解估计的变化性和不确定性。
–对于大部分的空间数据而言，平稳性的假设是合理的。
其中包括两种平稳性：•一是均值平稳，即假设均值是不变的并且与位置无关；•另一类是与协方差函数有关的二阶平稳和与半变异函数有关的内蕴平稳。
数据分析与可视化
数据分析与可视化1.什么是数据分析？数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等 6 个阶段。
1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。
例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。
不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。
3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。
这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。
其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1 种数据分析工具，Excel 是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab 等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。
借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/ 条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
探索性空间统计分析和地统计分析
探索性空间统计分析和地统计分析探索性空间统计分析（Exploratory Spatial Data Analysis，简称ESDA）和地统计分析（Geostatistical Analysis）是两种常用的空间数据分析方法。
它们的目标都是通过统计方法来描述和分析地理现象及其空间分布规律，但在方法和应用上存在一些区别。
首先，探索性空间统计分析是一种通过可视化和统计方法来探索和描述空间数据的分析方法。
它主要关注地理现象的空间分布特征，以及空间相邻性和空间自相关性等空间关联性质。
ESDA通常包括一系列的分析步骤，如制作空间点图、计算空间变量的描述统计指标、绘制空间变量的直方图和箱线图等。
其中最重要的是通过制作空间点图来可视化空间分布特征，以便于进一步分析和解释。
其次，地统计分析是一种基于统计和概率方法来模拟和揭示地理现象的空间变异性的分析方法。
它主要关注地理现象在空间上的变异程度、空间趋势以及随机性等方面。
地统计分析通常基于经验半变异函数，通过计算样点之间的空间自相关性来揭示空间变异性的模式。
在地统计分析中最常用的模型是半变异函数模型，通过拟合半变异函数来估计空间自相关的程度和范围。
此外，地统计分析还可用于插值、空间预测和决策支持等方面的应用。
ESDA和地统计分析在应用上有一些区别。
ESDA更适用于对空间数据进行初步的探索和分析，通过可视化和描述统计的方法来了解空间数据的基本特征和分布规律，进而为后续的分析和建模奠定基础。
而地统计分析则更适合于模拟和预测地理现象的空间变异性，通过拟合空间模型来揭示地理现象的空间趋势和变异程度。
地统计分析较为复杂，需要有一定的空间统计知识和数据处理技巧。
总之，探索性空间统计分析和地统计分析是两种常用的空间数据分析方法，它们通过统计方法来描述和分析地理现象及其空间分布规律。
ESDA 注重空间数据的可视化和描述统计，而地统计分析则注重空间变异性的建模和推断。
两种方法在应用上有所区别，但在实际分析中常常可以相互补充和结合使用，以提高对空间数据的理解和解释能力。
数据分析与可视化
数据分析与可视化在当今信息化时代，数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
随着互联网的发展和智能设备的普及，我们每天都在产生大量的数据。
然而，这些数据对于我们来说并不是一目了然的，因此，数据分析与可视化成为了一种必不可少的技能和工具。
一、数据分析数据分析是指通过收集、整理和处理数据，以发现其中的规律、趋势和未知信息的过程。
它利用统计学、机器学习和其他数据挖掘技术来对数据进行解读和分析。
数据分析的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先要确定需要分析的数据范围和类型，并收集这些数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、传感器、网络和用户反馈等。
2. 数据清洗：数据在收集过程中往往会存在一些错误、缺失或异常值，因此需要进行数据清洗。
清洗数据可以通过删除重复值、处理缺失值和校验数据的正确性等步骤来实现。
3. 数据探索：在数据清洗完成后，可以进行数据的探索性分析。
探索性分析可以帮助我们了解数据的分布、关联性和异常情况，为后续的分析提供基础。
4. 数据建模：在数据探索的基础上，可以选择合适的模型进行数据建模。
数据建模可以通过统计学方法、机器学习算法或深度学习技术来实现，以获取准确的预测结果或者发现隐藏的模式。
二、可视化工具数据分析的结果并不仅仅是数字或图表，而是需要以一种可视化的方式来展现，以便更好地传达分析的结果和见解。
下面介绍几种常用的数据可视化工具：1. 表格：最简单直观的数据可视化方式就是通过表格来展示数据。
表格可以清晰地呈现各种数据指标和细节，适用于简单的数据展示和比较。
2. 图表：图表是更常用的数据可视化形式之一，可以通过直方图、折线图、饼图等形式展示数据。
不同类型的图表适用于不同的数据类型和分析目的，能够更好地展示数据的趋势和关联性。
3. 地图：地图可视化是一种将数据与地理空间信息相结合的方式。
通过将数据在地图上展示，可以更直观地发现地理位置与数据之间的关系，例如人口分布、销售区域等。
4. 仪表盘：仪表盘是一种通过多种图表和指标来展示数据的集合。
如何利用地理信息系统进行空间数据分析与可视化
如何利用地理信息系统进行空间数据分析与可视化引言：地理信息系统（Geographic Information System, 简称GIS）是将地理空间数据与属性数据结合起来进行管理、分析和展示的工具。
随着空间数据的不断增加和发展，如何利用GIS进行空间数据分析和可视化成为了研究和实践中的关键问题。
本文将探讨如何有效地利用GIS技术进行空间数据分析与可视化。
一、地理信息系统简介地理信息系统是一种用于捕捉、储存、管理、分析和展示地理信息的技术系统。
它由地理数据库、地理数据处理软件和地理可视化工具组成。
地理数据库存储地理空间数据和属性数据，地理数据处理软件用于对数据进行处理和分析，地理可视化工具用于将结果以图形方式展示。
二、空间数据分析方法1. 空间查询：利用GIS技术，可以快速地搜索和查询特定的空间数据。
例如，我们可以通过查询某个地区的空气质量数据来了解该地区的环境情况，或者通过查询某个城市的交通状况数据来优化城市交通管理。
2. 空间统计：GIS技术可以进行空间数据的统计分析，例如热点分析和聚类分析等。
通过对空间数据的统计和分析，可以揭示不同地区之间的空间相关性和规律性。
例如，我们可以通过空间统计分析来确定犯罪率高发区域，从而制定针对性的犯罪预防措施。
3. 空间建模：利用GIS技术，可以进行空间数据的模拟和预测。
例如，我们可以通过建立交通流模型来预测未来某个地区的交通拥堵情况，以便采取相应的交通管理措施。
三、空间数据可视化方法1. 点、线、面符号化：GIS技术可以将空间数据以点、线、面等符号的形式进行可视化展示。
符号化不仅可以显示地理空间数据的分布情况，还可以突出重点和相关性。
例如，在地图中使用不同颜色的点表示不同类型的地理实体，可以直观地显示它们的分布和数量。
2. 等值线图：等值线图可以将连续的地理现象以等值线的形式进行展示。
例如，我们可以将天气温度以等值线图的形式展示在地图中，以便直观地了解不同地区的温度分布。
新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据分析》
教学设计：新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据分析》一、教学目标（核心素养）1.信息意识：学生能够认识到数据分析在信息时代的重要性，理解数据分析对问题解决和决策制定的作用。
2.数字化学习与创新：学生能够掌握基本的数据分析方法和工具，能够运用所学知识对实际数据进行初步分析。
3.计算思维：通过数据分析的实践，培养学生的逻辑思维、批判性思维和问题解决能力，学会从数据中提取有价值的信息。
4.信息社会责任：引导学生尊重数据隐私，遵守数据分析的伦理规范，确保数据分析过程的合法性和正当性。
二、教学重点•理解数据分析的基本概念和流程。
•掌握常用的数据分析方法和工具（如Excel中的筛选、排序、函数等）。
三、教学难点•如何根据具体的数据分析需求选择合适的方法和工具。
•如何有效解读数据分析结果，提炼出有价值的见解和结论。
四、教学资源•多媒体课件（包含数据分析的基本概念、流程、方法介绍）。
•Excel软件及其教学材料（用于演示数据分析的具体操作）。
•实际数据集（如学生成绩、市场调查数据等），供学生练习使用。
•数据分析案例分享（视频或文本形式），展示数据分析在现实生活中的应用。
五、教学方法•讲授法：介绍数据分析的基本概念、流程和常用方法。
•演示法：通过Excel软件演示数据分析的具体操作步骤。
•实践操作法：组织学生分组进行数据分析实践，亲身体验数据分析的全过程。
•讨论法：引导学生讨论数据分析中遇到的问题和解决方案，促进思维碰撞和知识共享。
六、教学过程1. 导入新课•情境导入：展示一个与学生生活紧密相关的数据分析场景（如分析学生成绩分布情况，找出学习中的薄弱环节），引发学生兴趣。
•提问导入：提问学生：“你们是如何看待这些数据的？这些数据能告诉我们什么？”引导学生思考数据分析的重要性和价值。
2. 新课教学•数据分析基本概念讲解：•定义：数据分析是对数据进行收集、处理、解释和呈现的过程，旨在从数据中提取有价值的信息。
探索性空间统计分析
Moran散点图的4个象限，分别对应于区域 单元与其邻居之间4种类型的局部空间联系形式：
第1象限代表了高观测值的区域单元被同是 高值的区域所包围的空间联系形式； 第2象限代表了低观测值的区域单元被高值 的区域所包围的空间联系形式； 第3象限代表了低观测值的区域单元被同是 低值的区域所包围的空间联系形式； 第4象限代表了高观测值的区域单元被低值 的区域所包围的空间联系形式。
选取 2001 年我国 30 个省级行政区人均 GDP 数据，计算局部 Gi 统计量和局部 Gi 统计 量的检验值Z(Gi)，并绘制统计地图如下。
检验结果表明，贵州、四川、云南西部3省 的 Z 值在 0.05 的显著性水平下显著，重庆的 Z 值 在 0.1 的显著性水平下显著，该 4 省市在空间上 相连成片分布，而且从统计学意义上来说，与 该区域相邻的省区，其人均 GDP 趋于为同样是 人均 GDP 低值的省区所包围 。由此形成人均 GDP 低值与低值的空间集聚，据此可认识到西 部落后省区趋于空间集聚的分布特征。
二、应用实例
中国大陆30个省级行政区人均GDP的空间关联分 析。根据各省（直辖市、自治区）之间的邻接关系， 采用二进制邻接权重矩阵，选取各省（直辖市、自治 区）1998—2002年人均GDP的自然对数，依照公式计 算全局Moran指数I，计算其检验的标准化统计量Z （I），结果如下表所示。
年份 1998 1999 2000 2001 2002 I
本章主要内容
探索性空间统计分析 地统计分析方法
空间统计分析
空间统计分析,即空间数据（spatial data）的统计分析，是现代计量地理学 中一个快速发展的方向和领域。 空间统计分析，其核心就是认识与 地理位置相关的数据间的空间依赖、空 间关联或空间自相关，通过空间位置建 立数据间的统计关系。
空间数据基本特征与探索性分析
要素模型→矢量数据模型
点：维数为0，有位置，无宽度和长度 线：维数为1，有长度，无宽度和高度 面：维数为2，有长和宽 体：维数为3，有长、宽和高
9
1.概述
空间数据是地理空间的抽象-空间数据模型
场模型 VS 要素模型
要素模型
现实世界
场模型
一棵树在路旁
箱线图：采用图形描述空间数据的专题属性分布。
中位数：有序数据序列中位于中间位置的数值
M 0x.(5n21()x,(nn2为) 奇x( n数21) ), n为偶数
p分位数
Qp
x([np]1) , n为奇数 0.5(x(np) x(np1) ),n为偶数
极差：上四分位数与下四分位数之差
H Q3 Q1 异常值：距上下四分位值大于1.5倍的极差
负相关
Moran’s I： (-1~1)
随机模式 2
正相关
18
3.空间数据的基本性质
空间异质性：揭示空间数据变化的非平稳性，与空 间依赖项对应。
局部度量指标：局部Moran’s I、局部Getis’C等。 聚集类型：HH，LL，HL，LH。
局部Moran’s I：
局部Moran’s I 范围不限于-1~1!! 19
选择要素
选择一个位置 位置（x, y）有一棵树
它在哪里
那里怎么样
数据
10
空间数据基本特征与探索性分析
概述 空间数据的基本特征 空间数据的基本性质 空间数据探索性分析 空间数据可视化 本章小结
11
2.空间数据的基本特征
时空特征 多维结构
多尺度性
不确定性
海量性
空间数据的基本特征
12
数据分析与数据可视化实战教学大纲教案
《数据分析与数据可视化实战》教学大纲教案一、课程简介本课程的目标是向跨学科的学生或研究人员介绍数据分析与数据可视化领域最具影响力的系统及工具，使学生能够及时掌握最新的软件工具使用方法并应用于数据分析实务，形成解决企业级数据分析问题的批判性思维方式并培养扎实的技术能力。
本课程由预备知识篇、基础技能篇以及实战演练篇共三个部分组成。
其中预备知识篇主要介绍建立数据分析的基本概念和本书所采用的案例数据集的基本情况；基础技能篇面向数据分析与数据可视化的支撑技术，介绍了主流数据库系统（SQL Server 2019）及数据分析与可视化工具（Excel、PowerBI、Tableau、Python等）的使用方法；实战演练篇通过两个详细的企业级数据分析与挖掘案例，以实际的企业级业务决策需求为核心，系统地展现了数据分析的整个工作流程、相关工具的配合使用及挖掘建模方法。
本课程基于最新、最具影响力的数据分析和数据可视化工具设计基于企业级基准数据集TPC-DS的案例教学内容，使学生能够更加接近企业数据分析实践内容，更好地掌握企业级数据分析及数据可视化工具的使用。
二、教学大纲第1章 数据分析与数据库的初步认识课时：1周，2学时1. 教学内容1.1 数据分析的基本概念1.1.1 大数据与数据价值1.1.2 数据、数据分析与数据挖掘1.1.3 数据可视化1.1.4 数据驱动决策1.1.5 数据分析师在企业中扮演的角色1.2 数据库的基本概念1.2.1 企业级关系型数据库1.2.2 主键与外键1.2.3 维度与度量1.2.4 日期分区1.3 数据分析的一般流程1.3.1 定义数据分析目标1.3.2 数据预处理1.3.3 数据分析与模型搭建1.3.4 数据产品上线与维护2. 教学目的及要求1） 理解数据资产对于现代企业的重要价值；2） 理解数据、数据分析、数据挖掘与数据可视化的基本含义；3） 掌握数据驱动决策的内涵及数据分析师在企业中扮演的角色；4） 掌握企业级关系型数据库的基本概念；5） 了解数据分析与挖掘的一般工作流程。
06探索性空间数据分析
属性数据的分类分级
• 定性数据分类已定
– 独立值（Unique Value）
• 定量数据分级方法
– – – – – – 等间距法：所有级别具有相同的间隔 等面积法：所有级别所占的图面面积大致相同 自然分割法：以数据分布的断点作为相邻级别的界线 分位数法：所有级别所分配的数据点个数大致相等 标准差法：以均值为中心的等量标准差间隔来分级 百分比法：对排序数据值的累积百分比进行分割定级
折叶点从 1.5 改为 3.0 后的效果
对数变换后的人口密度箱线地图
对数变换后的人口密度百分比地图
比较统计地图（Cartogram）
• 一种用地图图形面积来表示属性数据值量度的可 视化方法（地理单元的面积与其属性值成正比） • 三种类型的比较统计地图
– 邻接：拓扑关系保持，形状严重扭曲 – 非邻接：形状得以保持，拓扑关系丧失 – Dorling（发明者的姓）：既不保持形状，也不保持拓 扑，甚至不保持制图对象的重心位置
比较统计地图与箱线图联结使用
Dorling 圆形位置的递归优化
• Geoda 使用非线性递归算 法来确定圆在地图上的位 置 • 可以通过增加递归次数来 优化圆的位置 • 可选递归次数有 100, 500, 1000 • 通过位移将重叠的制图对 象调整为非重叠
ESDA方法小结
• 用于探索极值或异常值的空间分布 • 同一目的，但不同的表达方法和效果 • 简单直观实用的空间数据分析基本工具 • 下周将讨论ESDA高级工具，包括
ArcView中独立值表达
等间距和等面积分类法比较
自然分割和分位数分类法比较
GeoDa中的百分比分类地图
目的是突出强调最小值 和最大值的空间位置
宝山区海滨新村 （200,467人）
四下第12课《数据可视化》教案浙教版2023信息科技
④ 数据可视化的制作方法：通过实际操作，让学生了解如何制作和分析图表，例如使用Excel、Python等工具进行数据可视化处理。
⑤ 数据可视化的创新应用：鼓励学生发挥自己的创造力，运用所学知识解决实际问题，并提出创新的解决方案。
答案：主题：分析不同年龄段人群的消费习惯。数据：年龄、消费金额。可视化方法：柱状图。分析结果：不同年龄段人群的消费习惯有所不同，例如年轻人更倾向于网上购物，而中年人更倾向于实体店购物。
5. 请总结本节课学习的内容，并谈谈你对数据可视化的理解和应用。
答案：本节课学习了数据可视化的基本概念、不同类型的图表及其特点，以及如何制作和分析图表。数据可视化是一种非常有用的工具，可以帮助我们更直观地理解和分析数据，解决实际问题。
答案：首先，在Excel中选择需要可视化的数据，然后点击插入菜单，选择图表选项，在图表类型中选择柱状图，最后点击确定。
3. 请举例说明数据可视化在实际生活中的应用。
答案：例如，使用折线图分析股票价格的走势，使用饼图显示不同性别学生所占的比例。
4. 请设计一个数据可视化项目，选择一个主题，收集相关数据，并展示如何使用数据可视化来解决实际问题。
2. 鼓励学生进行课后自主学习和探究：
- 学生可访问一些知名的数据可视化网站，如Tableau、Datawrapper等，了解最新的数据可视化技术和案例。
- 学生可尝试参加线上数据可视化比赛，如Kaggle竞赛等，提高自己的数据分析和可视化能力。
- 学生可关注一些数据可视化领域的大牛博客或公众号，如“数据可视化精选”、“数据科学之美”等，学习他们的最新研究成果和经验分享。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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ESDA的要求
• ESDA需要熟知空间数据的特殊性及数据分析的 探索性方法。探索性方法包括数据可视化并导 出为表格、图形、地图及其他显示形式。 • ESDA和数据挖掘一样是交互的、迭代的搜索过 程，其中数据中的模式和关系被用于精炼并搜 索更多的兴趣模式和关系。 • 在非常庞大的数据集中，ESDA等价于空间数据 挖掘，其基本的思想是极力使用数据来表示其 本身，以识别兴趣模式并帮助产生有关的假设。
• 饼状图和柱状图是为了在地图上表示多变 量的分布特征及其空间差异性而设计的表 示方式，其中前者适合于表示结构关系， 后者着重于表示数量差异。
• 当变量个数多时，这种表示方式可能会超 出人的视觉判断能力，反而不利于信息的 表示。
3.3.2 主题地图表示的数据分类问题
• GIS软件都提供了相关的数据分类方法，主要有：等间 隔、等范围、自然分割法、分位数分类、自定义等。 • 当设计数据分类时，必须注意的因素是： ①包括所有范围的数据(最小和最大)。 ②使用不重叠的值和不空的类。 ③分类数量足够大以避免牺牲数据的精确性，但是这种 精确性不能超过采集数据所保证的精度。 ④划分数据集到合理的等价的观测组中。 ⑤如果可能给定一个逻辑数学关系。
3.2 EDA与可视化的基本方法
主要有两类方法： • ①计算EDA，包括从简单的统计计算到高级的探索 分析多变量数据集中模式的多元统计分析方法。 • 其中基本统计方法主要研究变量的分布，例如，集 中性统计量(包括均值—中位数等)；分散性的统计 量(包括方差—分位数等)；识别偏斜或非正态分布 (如双峰模式)；识别异常数据，计算相关系数、相 关矩阵等； • 多变量探索技术(主要用于识别多变量数据集中的模 式，包括聚类分析、因子分析、判别分析、多维标 度、对数线性分析、典型相关、逐步回归和非线性 回归、对应分析、分类树、时间序列、广义加法模 型、广义分类树和回归树等)。
• 均值x和中位数M都是描述数据集中性的统计量，但 是前者使用的是数据序列的全部信息，后者只用了少 量数据的信息，因此在没有异常数据的情况下，均值 比中位数更好地反映了数据的集中性，但这同时也是 后者比前者稳健的原因。
• 综合考虑代表性和稳健性两方面因素，探索性数据分 析方法中提出了利用中位数和上、下四分位数3个特 征量构造的一个“均值”，称之为三均值M，定义 为
图3.3 某企业产品在各个销售区域上多年销售 的箱线图
• 表3.1 浦东新区唐镇2000年人口数据
• 根据下面的图3.4，可以看出总人口在各个 居委会中的分布基本属于正常的范围，而 人口密度的分布有极端值出现，大部分区 域的人口密度为1000～3 000人／km2，而王 港居委会的人口密度达到了6 000余人／km2。
• 平行坐标图重要的作用在于： ①可用于突出显示异常数据； ②根据某一变量选择数据子集； ③与其他可视化技术结合探索数据中的模式。
3.3 ESDA与空间数据可视化
• 地学可视化被定义为使用地理空间视觉显 示探索空间数据，并通过这种探索回答问 题，产生假设，提出问题解决方案，构建 领域知识等。
3.3.1 空间数据的地图化表示 ——主题地图
3.1 关于EDA、ESDA与可视化
• 19世纪60年代Tukey面向数据分析的主题， 提出了探索性数据分析的新思路。
• EDA技术的特点是对数据来源的总体不作假设， 并且假设检验也经常被排除在外。这一技术使 用统计图表、图形和统计概括方法对数据的特 征进行分析和描述。EDA技术的核心首先是 “让数据说话”，在探索的基础上再对数据进 行更为复杂的建模分析。因此可将EDA作为数 据分析的初级阶段。 • ESDA技术是EDA思想在空间数据分析领域的推 广。ESDA着重于概括空间数据的性质，探索空 间数据中的模式，产生和地理数据相关的假设， 并在地图上识别异常数据的分布位置，以发现 是否存在热点区域(hot spot)等。
直方图区间宽度选择
• 茎叶图中的行数选择实际上提供了区间选择的计算方法。 以下式为例，设数据的极差为H，区间宽度为h，则
• Scott(1979)和Freedman等从理论上推出了以下两个结果： • Scott推导的公式为 • Freedman推导的公式为
3.2.3 散点图矩阵
• 散点图的方法给出了两个变量之间关系的初步 描述，但是在很多的研究中需要分析多变量之 间的关系，散点图矩阵则能够提供有效的可视 化表示。 • 散点图矩阵相当于在由m个变量构成的矩阵中， 用相应的两个变量之间的散点图替代矩阵中的 元素构成的图形。 • 散点图矩阵的不足： 当所研究的问题中变量数足够多时，散点图 矩阵表示的细节信息可能不够充分。 散点图矩阵只能表示成对变量之间的关系。
• ②图形EDA技术，即可视化的探索性数据分 析。 两种类型的EDA本质上是一致的，其目的都 是为了揭示数据中的模式、趋势、关系等。
常用的图形方法有: • 直方图(histogram) • 茎叶图(stem-leaf) • 箱线图(box-whisker plot) • 散点图(scatter plot) • 散点图矩阵(scatter plot matrix) • 平行坐标图(parallel coordinate plot) • 雷达图(radar plot)等。
①名义变量适合于用独立值表示，它只表示同类 地理对象的类型的区分。例如国家政区划分、 土地利用、气候类型区等通常这种方式表示。 ②序数变量可以使用等级符号和分层设色图表示。 但需要注意的是符号和颜色的选择需要体现序 数变量表示的等级概念的本质。 ③间隔变量和比率变量体现数据的连续变化，一 般使用等级符号、范围图等表示，但是点密度 图只适合于比率变量的表示。
箱线图
• 箱线图与描述统计中的五数 密切相关: • 最小值、下四分位数、中位 数、上四分位数、最大值 • 这些数值给出集中性、分散 性、极端数据的分布情况。
• 中位数(media，简写为M)是从小到大排列 的数据列中位于中间位置的数，用公式表 示为
• 极差(range，简写为R)：与中位数对应的描 述分散性的统计量。
• 由于茎叶图使用的是数据值本身，而不是 直方图那样的面积，因此茎叶图能够更为 细致地表现出数据分布的结构。
茎叶图的行数选择
• 合理地选择茎叶图的行数涉及数据的个数、范围以及经验 判断。 • Hoaglin等根据数据的个数n确定行数的方法主要有3个，公 式分别为
式中，L表示行数；[]表示取整数。 • Hoaglin等认为：样本数n小于100时用式（中式）；n大于 100时使用式（上式）比较合理；式（下式）在样本数不 超过30或40时，可以使用。
3.4 交互技术与ESDA
• 交互性的分析技术主要有： 1)地图与其他图形显示方式之间通过刷新(brushing) 技术建立动态联系。 2)利用实时控制工具改变常规的制图方法的参数， 获得新状态下的分布特征等。 • 交互技术的重要特征是建立了地理空间和数据空间 的联系，或者将EDA方法紧密地融合于ESDA中。这 样就可以从空间特征到属性特征对地理现象进行全 面的研究和分析。
• 动态联系窗口（linking window）通过刷新技术将地 理空间和属性空间的各种视图组合在一起，是一种 交互式探索空间数据的选择、聚集、趋势、分类、 异常识别的工具。 • 这种动态交互技术的特点是： ①在一种信息窗口中点击或选择，其他的信息窗口产 生相应的响应，并以高亮度显示选中的信息，便于 对比观察。 ②ESDA将多种可视化的数据分析工具和地图分析结合 在一起，并提供了丰富的交互工具，不仅可以进行 选择的操作，而且能够进行改变数据参数等模式的 探索。
第3章 探索性空间数据分析与可视化
3.1 关于EDA、ESDA与可视化 3.2 EDA与可视化的基本方法 3.3 ESDA与空间数据可视化 3.4 交互技术与ESDA
• 伴随着计算机技术的发展，适用于海量数 据环境的数据挖掘、空间数据挖掘方法正 在得到大力发展，其中探索性数据分析技 术(exploring data analysis，EDA)和数据可视 化技术(data visualization)是最基本的数据分 析方法。
异常数据和极端数据
• 异常数据(outlier)是产生均值不稳健的原因，判别一个数据列中 的数据是否为异常值，需要一个标准，探索性数据分析技术给 出了一种简单的判别方法。 记A1、A3分别为异常数据的下、上截断点，则 A1＝Q1-1.5H， A3＝Q3+1.5H （3.11） 即非异常数据的分布区间为 (Al，A3)＝(Q1-1.5H，Q3+1.5H) 数据列中的数据如果大于上截断点或小于下截断点都是异常数 据。 异常数据的分布区间分别为 (Xmin，Q1-1.5H)， (Xmax，Q3+1.5H) 在异常数据中还可进一步地分离出极端数据(extreme data)，分 布区间为 (Xmin，Q1-3H)， (Xmax，Q3+3H)
图3.4 总人口和人口密度的箱线图
• 需要指出的是：如果在箱线图中选择均值 作为中间点，则分散性的范围可根据标准 差，或标准误差，或数据的最小-最大值来 确定。
3.2.2 茎叶图和直方图
• 茎叶图（stem-leaf）和直方图（histogram） 都是表示数据分布的图形，在揭示数据分 布特征方面有着许多共同点：数据分布的 对称性、集中性、分散性，以及异常数的 存在性等。
• 确定数据分类数量的基本技术是Sturges规则： 分类的数量x介于2的n次方与2的n+1次方。 • 自然分割的分类方法。基本思想是最小化数据 集内部的变异、最大化类型间的变异。通常用 图形方法确定分割，即数字线、直方图、频率 曲线，GeogreJenks建立了“最优分类方法”作 为计算方法确定其理想的分割。 • 在利用GIS进行主题制图分析中，必须知道系统 所提供的分类方法以及这些方法的限制。
3.2.4 平行坐标图
• 平行坐标系中所有的变量轴都是平行的。 • 平行坐标图提供的是一种在2维平面上表示高维空 间中变量之间关系的技术。 • 在平行坐标图中每一条线可以设想为给定的一个观 测实例的“廓线”。 • 在实践中，对于连续变量需要首先进行标准化，然 后用标准化的数值画平行坐标图。