GIS多源数据集成模式
[摘要] 地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间数据多源性的产生,为数据综合利用和数据共享带来不便。本文探讨空间数据多源性的产生和表现,指出多数据格式是多源空间数据集成的瓶颈;分析和评价了多源空间数据集成的三种模式,并展望了多源数据集成的发展方向。
一、多数据格式是多源空间数据集成的瓶颈
1、空间数据多源性的产生和表现
空间数据多源性的产生和表现主要可以概括为以下几个层次:
(1)多语义性
地理信息指的是地理系统中各种信息,由于地理系统的研究对象的多种类特点决定了地理信息的多语义性。对于同一个地理信息单元(feature),在现实世界中其几何特征是一致的,但是却对应着多种语义,如地理位置、海拔高度、气候、地貌、土壤等自然地理特征;同时也包括经济社会信息,如行政区界限、人口、产量等。一个GIS研究的决不会是一个孤立的地理语义,但不同系统解决问题的侧重点也有所不同,因而会存在语义分异问题。
(2)多时空性和多尺度
GIS数据具有很强的时空特性。一个GIS系统中的数据源既有同一时间不同空间的数据系列;也有同一空间不同时间序列的数据。不仅如此,GIS会根据系统需要而采用不同尺度对地理空间进行表达,不同的观察尺度具有不同的比例尺和不同的精度。GIS数据集成包括不同时空和不同尺度数据源的集成。
(3)获取手段多源性
获取地理空间的数据的方法有多种多样,包括来自现有系统、图表、遥感手段、GPS手段、统计调查、实地勘测等。这些不同手段获得的数据其存储格式及提取和处理手段都各不相同。
(4)存储格式多源性
GIS数据不仅表达空间实体(真实体或者虚拟实体)的位置和几何形状,同时也记录空间实体对应的属性,这就决定了GIS数据源包含有图形数据(又称空间数据)和属性数据两部分。图形数据又可以分为栅格格式和矢量格式两类。传统的GIS一般将属性数据放在关系数据库中,而将图形数据存放在专门的图形文件中。不同的GIS软件采取不同的文件存储格式。
2、多源空间数据集成的迫切性
随着Internet络的飞速发展和普及,信息共享已经成为一种必然的要求。地理信息也不例外,随着信息技术以及GIS自身的发展,GIS已经从纯粹地学技术系统的圈子跳了出来,正和IT行业完全融合,人们对空间信息的需求也越来越多。GIS要进一步发展,必须完全融入大型MIS(管理信息系统)中。1998年美国副总统戈尔提出数字地球的概念,更是将地理信息技术推到了最前沿。然而地理信息要真正实现共享,必须解决地理信息数据多格式、多数据库集成等瓶颈问题。随着技术发展,GIS已经逐步走向完全以纯关系数据存储和管理空间数据的发展道路,这为GIS完全和MIS无缝集成迈出了重要的一步。但因为GIS处理的数据对象是空间对象,有很强的时空特性,获取数据的手段也复杂多样,这就形成多种格式的原始数据,再加上GIS应用系统很长一段时间处于以具体项目为中心孤立发展状态中,很多GIS软件都有自己的数据格式,这使得GIS的数据共享问题变得尤为突出。
空间数据作为数据类型的一种,同普通数据一样需要走过从分散到统一的过程。在计算机的发展过程中,先是数据去适应系统,每一个系统都为倾向于拥有自己的数据格式;随着数据量的增多,数据库系统应运而生;随着时代的发展,信息共享的需求越来越多,不同数据库之间的数据交换成了瓶颈;SQL(标准结构化查询语言)以及ODBC的出现为这一难题提供了比较满意的解决方案。但是空间数据如何引进这种思想,或者说将空间数据也纳进标准组织和标准协议进行规范和管理,从而使空间数据共享成为现实。
二、 GIS多源数据集成模式比较
由于地理信息系统的图形数据格式各异,给信息共享带来了极大的不便,解决多格式数据源集成一直是近年来GIS应用系统开发中需要解决的重要问题。目前,实现多源数据集成的方式大致有三种,即:数据格式转换模式、数据互操作模式、直接数据访问模式。
1 、数据格式转换模式
格式转换模式是传统GIS 数据集成方法(图1)。在这种模式下,其他数据格式经专门的数据转换程序进行格式转换后,复制到当前系统中的数据库或文件中。这是目前GIS系统数据集成的主要办法。目前得到公认的几种重要的空间数据格式有:ESRI公司的Arc/Info Coverage、ArcShape Files、E00格式;AutoDesk 的DXF格式和DWG格式;MapInfo的MIF格式;Intergraph的dgn格式等等。数据转换模式主要存在的问题是:
(1)由于缺乏对空间对象统一的描述方法,从而使得不同数据格式描述空间对象时采用的数据模型不同,因而转换后不能完全准确表达源数据的信息。
(2)这种模式需要将数据统一起来,违背了数据分布和独立性的原则;如果数据来源是多个代理或单位,这种方法需要所有权的转让等问题。美国国家空间数据协会(NSDI)制定了统一的空间数据格式规范SDTS(Spatial Data Transformation Standard),包括几何坐标、投影、拓扑关系、属性数据、数据字典,也包括栅格格式和矢量格式等不同的空间数据格式的转换标准。许多软件利用SDTS提供了标准的空间数据交换格式。目前,ESRI在ARC/INFO中提供了SDTSIMPORT以及SDTSEXPORT模块,Intergraph公司在MGE产品系列中也支持SDTS矢量格式。SDTS在一定程度上解决了不同数据格式之间缺乏统一的空间对象描述基础的问题。但SDTS目前还很不完善,还不能完全概括空间对象的不同描述方法,并且还不能统一为各个层次以及从不同应用领域为空间数据转换提供统一的标准;并且SDTS没有为数据的集中和分布式处理提供解决方案,所有的数据仍需要经过格式转换复制到系统中,不能自动同步更新。
2 、数据互操作模式
数据互操作模式是OpenGIS consortium (OGC) 制定的规范。OGC是为了发展开放式地理数据系统、研究地学空间信息标准化以及处理方法的一个非盈利组织。GIS互操作是指在异构数据库和分布计算的情况下,GIS用户在相互理解的基础上,能透明地获取所需的信息。OGC为数据互操作制定了统一的规范,从而使得一个系统同时支持不同的空间数据格式成为可能。根据OGC颁布的规范,可以把提供数据源的软件称为数据服务器(Data Servers),把使用数据的软件称为数据客户(Data Clients),数据客户使用某种数据的过程就是发出数据请求,由数据服务器提供服务的过程,其最终目的是使数据客户能读取任意数据服务器提供的空间数据。OGC规范基于OMG的CORBA、Microsoft的OLE/COM以及SQL等,为实现不同平台间服务器和客户端之间数据请求和服务提供了统一的协议。OGC规范正得到OMG和ISO的承认,从而逐渐成为一种国际标准,将被越来越多的GIS 软件以及研究者所接受和采纳。目前,还没有商业化GIS软件完全支持这一规范。数据互操作为多源数据集成提供了崭新的思路和规范。它将GIS带入了开放式的时代,从而为空间数据集中式管理和分布存储与共享提供了操作的依据。OGC标准将计算机软件领域的非空间数据处理标准成功地应用到空间数据上。但是OGC 标准更多考虑到采用了OpenGIS协议的空间数据服务软件和空间数据客户软件,对于那些历史存在的大量非OpenGIS标准的空间数据格式的处理办法还缺乏标准的规范。而从目前来看,非OpenGIS标准的空间数据格式仍然占据已有数据的主体。
数据互操作规范为多源数据集成带来了新的模式,但这一模式在应用中存在一定局限性:首先,为真正实现各种格式数据之间的互操作,需要每个每种格
式的宿主软件都按照着统一的规范实现数据访问接口,在一定时期内还不现实;其次,一个软件访问其他软件的数据格式时是通过数据服务器实现的,这个数据服务器实际上就是被访问数据格式的宿主软件,也就是说,用户必须同时拥有这两个GIS软件,并且同时运行,才能完成数据互操作过程。
3、直接数据访问模式
顾名思义,直接数据访问指在一个GIS软件中实现对其他软件数据格式的直接访问,用户可以使用单个GIS软件存取多种数据格式。直接数据访问不仅避免了繁的数据转换,而且在一个GIS软件中访问某种软件的数据格式不要求用户拥有该数据格式的宿主软件,更不需要该软件运行。直接数据访问提供了一种更为经济实用的多源数据集成模式。
目前使用直接数据访问模式实现多源数据集成的GIS软件主要有两个,即: Intergraph 推出的GeoMedia系列软件和中国科学院地理信息产业发展中心研制的SuperMap。GeoMedia实现了对大多数GIS/CAD软件数据格式的直接访问,包括:MGE、Arc/Info、Frame、Oracle Spatial、SQL Server、Access MDB等(图2)。SuperMap 则提供了存取SQL Server、Oracle Spatial、ESRI SDE、Access MDB、SuperMap SDB文件等的能力,在以后的版本中将逐步支持对Arc/Info Coverage、AutoCAD DWG、MicroStation DGN、ArcView等数据格式的直接访问。
三、多源空间数据格式集成的展望
1 、文件方式和数据库方式
传统的空间数据往往采用文件方式,随着技术的进步,逐渐将属性数据移植到数据库平台上;随着技术发展,图形数据也可以和属性数据一起存放在关系数据库中。文件方式对数据管理安全性较差,存在着属性和图形分开管理的问题,不适合络共享发展的需要;数据库方式则实现了空间数据和属性数据一体化存储和管理,便于开发两层、三层甚至多层络应用系统。从发展趋势来看,纯关系数据库方案取代文件方案是发展的必然趋势,这也是IT发展的主流趋势。随着对信息量需求的增大以及信息需求种类增多,数据仓库的建立,将是GIS文件系统向数据库系统发展的主流。
2 、OpenGIS、SDTS与DLG/F
OpenGIS是目前的主流标准,但SDTS并不会停滞不前,相反笔者认为SDTS 将会与OpenGIS走向一体化。SDTS 可以为OpenGIS提供一个转换和存取空间数据的标准,该标准是不依赖任何一种特定GIS软件格式的,该标准中利用头文件描述格式的方式使得数据服务者不必专门提供格式说明,而数据客户也不必专门学习该格式,只需读取SDTS头文件就可获得数据服务者提供的数据格式。笔者认为利用SDTS做数据标准,利用OGC作数据互操作的标准(例如空间SQL标准),简
单地说就是如果说SDTS提供了数据格式的头文件,而OGC标准则提供了读写这个头文件的标准方法。如果再采用数据库作后台,利用空间数据引擎,空间数据引擎按照SDTS存取空间数据,按照OGC标准对客户软件提供操作接口,这将是空间数据集成的理想解决方案。 USGS还提供了一种称作DLG/F的标准,该标准设计了空间数据在数据库中的动态存储结构,利用该结构可以将拓扑关系动态记录下来,同时可以让用户添加自定义的空间数据类型。怎样利用DLG/F完善SDTS和OpenGIS也将是OpenGIS以及SDTS发展的方向。
3 、统一空间实体编码
多源空间数据据格式集成还有一个很重要的方面就是如何处理不同数据库对空间实体采用的编码方式不同的问题。从理论上来说,一个系统对同一空间实体的编码应该是唯一的,实际上由于不同领域从不同视角对同一空间实体编码并不一样,甚至会出现不同空间实体具有相同编码的情况,这些编码放在同一系统中,就会出现空间实体标识的严重问题。从目前来看,OpenGIS和SDTS都是基于地理特征(Feature)定义空间实体的,但都还不能真正提供一个通用的空间实体编码体系。
参考文献及址
spatial database integration, Thomas Devogele ,Geographical Information Science, 1998,12(4)
and prospects for the next generation of the spatial data transfer standard (SDTS), DAVID ARCTUR, DAVID HAIR,GEORGE TIMSON, etc, Geographical Information Science, 1998,12(4)
integrated geographic information processing,DAVID , BENG CHIN COOI, KIAN-LEE TAN etc, Geographical Information Science, 1998,12(4) framework for the integration of geographical information systems and modelbase management , DAVID , Geographical Information Science, 1997,11(4)
5. Overing the semantic and other barriers to GIS interoperability , YASER BISHR, Geographical Information Science, 1998,12(4)
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)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) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)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？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
多源信息融合软件的设计与实现精编W O R D 版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
多源信息融合软件的设计与实现 摘要：针对多源信息类型不一致影响信息利用效率的问题，文章在分析传统多源数据融合模型的基础上，研究了多源信息融合软件的架构及相关技术，设计并开发的软件具有较高的实用价值。 关键词：多源信息；信息融合；软件开发 多源信息融合是通过将多种信源在空间上和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对特点对象的一致性解释与描述。数据融合技术是指利用计算机对获得的信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术。主要包括对各类信息源给出有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证。 数据格式统一是进行数据处理的前提。由于信息的来源多，数据格式类别差异较大，对于数据处理带来不便。多源信息融合软件能够实现多源异构数据信息整合，对于充分利用信息资源、提高数据处理系统性能具有实用价值。 1 多源数据融合模型 根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同，可以将信息融合分为不同的3级，包括数据级融合、特征级融合及决策级融合。 作为数据级的多源数据融合模型的结构如图1所示。多源数据经过数据清理、数据集成、数据变换，形成有效数据，通过数据处理形成数据挖掘分析等处理工作的有效数据。
数据清理是指去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗留数据和清洗脏数据，去除数据域的知识背景上的白噪声，考虑时间顺序和数据变化等。主要包括处理噪声数据，处理空值，纠正不一致数据等。 数据集成就是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。 数据变换就是将数据变换成统一的适合处理的形式。数据变换主要包括平滑、聚集、属性构造、数据泛化和规范化等内容。 2 多源信息融合软件设计 2.1 软件架构 多源信息融合软件的技术要求是实现多源异构数据向指定关系数据库进行可靠转换。就是按照指定关系数据库的表结构要求，实现多源异构数据的数据导入及格式转换问题。软件的组成框图如图2所示。软件主要包括2个主要模块，多源数据预处理模块和数据导入模块。数据预处理模块主要进行数据清理及格式转换，实现常用的数据（txt、xls、关系数据库等数据）转换为目标数据库支持的数据格式。数据导入实现指定类型数据转换为指定结构数据。 2.2 关键技术 为了保证多源信息软件的可靠运行，需解决数据类型的适应性和扩展性问题，以及数据转换的可靠性、可预制性、数据转换过程的可监督性问题。 2.2.1 基于模块化设计的类型转换
多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用 发表时间：2018-12-19T15:53:27.333Z 来源：《基层建设》2018年第31期作者：刘巨龙[导读] 摘要：随着社会经济的快速发展，人们对各种资源的开发力度不断加大，给本就不富裕的矿产资源带来了更加严重的危机。山东省地质矿产勘查开发局第七地质大队山东省临沂市 276006摘要：随着社会经济的快速发展，人们对各种资源的开发力度不断加大，给本就不富裕的矿产资源带来了更加严重的危机。为了应对这一现状，越来越多的勘查技术被引入地质矿产勘查工作中，而将不同的勘查数据来源进行有机地整合以全面掌握地质矿产信息便成为了矿产企业当下的工作重点。多源数据融合技术正是因为这一需求而被引入了地质矿产勘查工作，使用多源数据融合技术可以有效提升地质 矿产勘查工作质量。但是作为一种新兴技术，该技术在地质矿产勘查工作中的应用还不完善，本文也将对此进行分析与探讨。关键词：多源数据；融合技术；地质矿产；勘查；应用 1 多源数据融合技术简述多源数据融合技术简而言之便是一种数据处理技术，他只是通过对于数据的整理与整合将不同来源的数据融为一个整体，使得数据分析人员对于研究对象的信息有一个全面的掌握。多源数据融合技术的这一工作模式与地质矿产勘查工作完美契合，在地质矿产勘查工作中，勘查人员会对矿产地的地质、水文等一系列要素进行勘查，而后期的数据量也是十分庞大，这也就需要多源数据融合技术对其进行整合。而随着多源数据融合技术的应用，越来越多的勘查技术被引入到地质矿产勘查工作中，其优势也可以得到发挥，增加了地质矿产勘查工作的数据全面性。多源数据融合技术在地质勘查工作中的应用不仅仅只是应用于数据处理这一领域，还要与勘查技术进行结合才能更好地助力勘查工作的进行，而当下最常见的应用模式便是将多源数据融合技术与遥感技术进行结合使用。这是因为在地质矿产勘查工作中，地质数据难以直观的体现出当地的地质条件及矿产状况，进行分析时还需要对于数据进行处理才能进行，严重影响了工作效率，使用遥感技术则可以通过更为清晰的图像直接将地质勘查工作的结果呈现于分析人员眼前，便于其进行分析并开展随后的工作。而通过遥感技术与多源数据融合技术的结合运用，多源数据融合技术可以将更多来源的数据进行处理整合后融入到一张勘查图中，图像中包含的信息也更加丰富多元，分析人员也可以掌握更加全面的信息，为后续的矿产开采工作提供帮助。因此目前多元数据融合技术在地质矿产勘查工作中的应用主要是通过与遥感技术配合实现的。 2 多源数据融合技术的应用流程在将多源数据融合技术应用到地质矿产勘察过程中，首先要对于地质矿产勘查的遥感数据进行初步的筛选，这也是后续勘查工作顺利开展的前提。由于在地质矿产勘查工作中，遥感技术的运用是多方面的，因此其后期的数据呈现类别也各不相同。当使用多源数据融合技术对这些数据进行融合处理时，部分数据对于后期的工作并无太大帮助反而会干扰整个数据的融合过程，因此在数据融合之前对于遥感数据进行初步的筛选是很有必要的。这就需要勘查人员对于遥感勘查数据类型及其后期的用途有着充分的了解，例如我国常用的遥感技术便有航天遥感技术及航空遥感技术，其呈现方式也分为地面及光谱分辨率，工作人员要做的便是根据地质矿产勘查工作的实际需要及不同种数据间的联系进行勘查数据的初选，为多源数据融合做好准备。在多源数据融合过程中遥感技术虽为主导，但也要穿插其他类别数据的引入，让最终呈现的数据更加充实立体。经过初选的勘查信息仍然不能直接用于多源数据融合，还需要经过数据的预处理工序才能进行融合。这是因为初选后的勘查数据只是原始数据，在勘查过程中难免会出现一些由于人为失误及仪器问题导致的误差，这些误差一旦经过了数据融合环节将很难被发现并剔除，这也会大大影响多源数据融合技术的工作效果，导致最终呈现的综合数据不能反映实际状况，影响后期的分析工作。另外对于需要融合的数据，还需要进行标准化处理，让不同来源的数据可以免去繁杂的换算过程直接进行融合，减少后期工作量，提升工作效率。而对于不同类别的数据，在融合时除了要进行标准化处理之外，还需要通过公式进行换算，这也需要对于数据进行前期的处理及换算，确定转换方式。在数据融合过程中，对于遥感技术勘查图的分辨率有着较高的要求，分辨率越高的图片其后期融合的自由度及空间也就越大，也更加有利于数据融合过程的进行。而目前遥感数据的融合主要有像素级、特征级及决策级三种类型，分别针对不同的勘查实际予以选取，例如像素级便是对相近的遥感勘测图进行融合而决策级则是对于地质矿产勘查整体进行数据的融合。 3 多源数据融合技术在地质矿产勘查中的应用目前通过多源数据融合技术与遥感技术的结合，可以有效提高地质矿产勘查工作的工作质量，也可以使勘查工作更加全面，而最具代表性的应用领域便是构造信息及矿化蚀变的提取以及找矿靶区的圈定工作。首先通过多源数据融合技术，可以将不同的遥感技术图像进行整合。例如在某地质矿产勘查工作中，勘查人员首先利用航空遥感技术对当地的地貌及水系分布等数据进行了初步的勘查。随后利用多源数据融合技术，将卫星传来的不同遥感勘测图进行预先处理，利用几何校正及参数统一等手段将不同的遥感图进行整合。这样在随后的构造信息提取时，技术人员便可以通过一张图片完成对于地质矿产线性及环形信息的同时提取，利用图片上显示色调及结构的标识，也可以直接掌握当地的地质地貌及水文条件。而矿化蚀变信息的提取与随后的找矿靶区确定工作息息相关，这也是整个地质矿产勘查工作的最终目的。在以往的勘查工作中，遥感技术呈现的数据信息都是片面的，加上缺乏非遥感技术勘查数据的支撑，对于矿化蚀变信息的提取十分困难也不够精确。而在使用了多源数据融合技术之后，在数据处理阶段便可以将片面的遥感图像进行整合，使得最终的成图包含有完整的地质信息，同时还可以将非遥感技术勘测的数据加以引入，使得分析人员在进行矿化蚀变信息提取分析时除了可以依据勘查数据进行矿化蚀变分析，也可以参考邻区矿产分布信息、地球化学及成矿因素分析等多领域信息，让结果更加准确。而多源数据融合技术应用带来的另一大便利便是其在数据融合过程中已经为整个地质矿产勘查工作中的数据建立了一个统一的平台，这也为信息化技术的引入铺平了道路，基于多源数据融合技术建立的数据平台可以利用计算机技术实现对于大量数据的高效分析处理，实现对于矿化蚀变过程的准确分析。同时也可以将遥感图进行三维建模，对于后期找矿靶区的确定提供指导，提升开采效率。结束语 总而言之，为了应对目前日益增长的矿产需求量，矿产企业愈发重视地质矿产勘查工作，多源数据融合技术便在这一大趋势下被引入了地质矿产勘查工作中。结合遥感技术并通过前期的数据初选及预处理工作，多源数据融合技术可以实现对于多种勘查数据的整合，便于后期进行构造信息及矿化蚀变信息的提取，为选矿靶区圈定提供指导，提升矿产开采效率。参考文献：
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大
多源数据集成技术 ? 支持多种数据格式转换 SuperMap GIS 具有强大的数据交换能力，可与流行的GIS 和CAD 软件交换数据，实现多种数据格式的输入和输出。 SuperMap GIS 不仅支持E00、MIF 和DXF 等流行的文本交换格式，而且支持TAB （MapInfo ）、SHP （ArcView ）、Coverage （ArcInfo ）、DWG （AutoCAD ）、DGN （MicroStation ）等二进制数据格式。此外，SuperMap GIS 还支持各种影像数据格式，包括TIFF 、GEO-TIFF 、BMP 、JPEG 、IMG （Erdas ）、MrSID 、ECW 等（MrSID 和ECW 是基于小波变换的影像压缩格式）。 ? 多源空间数据无缝集成技术 由于地理信息系统的图形数据格式各异，给信息共享带来极大的不便，所以，“如何解决多格式数据源集成”成为GIS 应用系统开发中的重要难题之一。SuperMap GIS 的多源空间数据无缝集成（SIMS, Seamless Integration of Multi-source Spatial-data ）技术，无需转换就可以直接访问多种格式的数据。除SuperMap 本身的数据格式以外，还支持直接访问DWG 、DXF 和DGN 等矢量数据格式，以及BMP 、JPEG 、TIF 、RAW 等栅格数据格式。该技术具有多格式数据直接访问、格式无关数据集成、位置无关数据集成和多源数据复合管理等特点。 由于SIMS 采用开放式引擎自动载入技术，可以自行定制特殊的数据引擎，达到SuperMap GIS 直接访问该数据格式的目的。此项技术对于具有特殊数据格式而又不便于公开的特殊行业具有重大意义。 矢量数据格式 栅格数据格式 Tab MIF TIFF BMP JPEG 数据转换泵 Coverage E 00、SHP DXF DWG DGN MrSID ECW IMG SuperMap GIS 数据文件 SuperMap GIS 空间数据库
智慧城市多源异构大数据处理框架 摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。 关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言 随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。
图1 智慧城市大数据中心功能框架 大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。 不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。 目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。 本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构 多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展
大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。
2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的
多源数据集和报表系统的集成方法 一般情况下，数据集只从单个数据源中查询数据，亦即一个数据集仅仅依赖于单个数据源。但是，有些报表的单个数据集可能来自多个数据库服务器，甚至来自不同的数据库管理系统。为这样的报表准备数据时，需要使用联合查询技术，设计来自多个数据源的数据集。 常见的多源数据集分两种情况：多Oracle数据源和Oracle与SQL Server异构数据源。 3.1 多Oracle数据源 如果需要将来自多个Oracle服务器上的数据集成在一张报表上，可采用Oracle的数据库链接（Database Link）技术，具体使用方法如下： （1）以具备CREATE DBLINK权限的身份登录到Oracle数据库，这个数据库应该是报表取数的数据源库。 （2）创建数据库链接。假设从另一台Oracle服务器db2server抓取数据，创建数据库链接的语句应形如： create database link ORCL02 connect to db2user identified by db2userpassword using ' (DESCRIPTION = (ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = db2server)(PORT = 1521)) ) (CONNECT_DATA = (SERVER = DEDICATED) (SERVICE_NAME = db2servicename) ) )'; 其中： db2user：提供数据的Oracle服务器上的用户名，不要带引号。例如：system。 db2userpassword：登录提供数据的Oracle服务器的密码，不要带引号。 db2server：提供数据的Oracle服务器的计算机名或IP地址，不要带引号。
工业互联网先进应用案例集 案例 可快速部署的低成本多源异构数据采集 和可视化解决方案 ——基于宜科边缘控制器和IoTHub平台的设 备智能管理应用 宜科（天津）电子有限公司成立于2003年，位于天津市西青经济开发区，在中国天津和德国德累斯顿设有研发中心。公司将“自动化技术+数字化工厂+工业互联网”定义为重要的发展战略，围绕工业互联网和智能制造业务持续发力，在工业互联网、智能制造、工业软件等方面积累了大量项目案例和实施经验，在工业互联网领域拥有核心产品和方案，在系统集成解决方案领域处于国内领先地位。 一、项目概况 宜科边缘控制器利用宜科IoTHub TM工业互联网赋能平台和Workbench工业APP快速开发工具，提供“设备连接+数据可视化”应用模式，将成为中小企业管理者直观了解工厂运行状态的最有效方式。
1. 项目背景 工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台，实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化，引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异，当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台，导致绝大部分平台的设备接入数量有限。2. 项目简介 基于宜科边缘控制器，提供“数据+应用”的服务，充分利用IoTHub TM工业互联网赋能平台IaaS和PaaS资源，以及边缘计算设备的性能，提供数据采集能力和数据可视化应用。 数据：系统提供多种协议接口，支持典型的工业控制器、传感器、物联网采集监控终端，并提供协议连接及数据交互操作。 应用：工业APP开发工具，方便提供生产过程监控、调试维护配置、报警相应及处理、报表实时更新及显示生成等功能，方便平台应用。 数据+应用=服务 3. 项目目标 面向工业互联网应用，支持市场二十种以上主流工业协议解析，支持二十万台设备并发连接，提供面向工业现场的图形化、拖拽式和低代码快速开发APP 工具，支持本地、私有云、共有云混合或单一部署，提供多个重点垂直领域的基础应用APP。 在汽车整车及零部件、装备制造、冶金、电子信息领域发展客户上千家，设备连接数超百万。在设备监控、设备预测性维护、生产现场数据可视化、数据分析、实时报警等方面，帮助广大中小制造业企业解决“数据之痛”，提升生产效率，降低运营成本，提高管理水平，助力企业做大做强。
1.多源信息融合技术的起源发展与研究应用 1．1多源信息融合的概念 多源信息融合(multi-source information fusion)亦称多传感器信息融合，是一门新兴边缘学科。多源的含义是广义的，包含多种信息源如传感器、环境信息匹配、数据库及人类掌握的信息等，信息融合最初的定义是数据融合，但随着信息技术的发展，系统信息的外延不断扩大，已经远远超出了数据的简单含义，包括了有形的数据、图像、音频、符号和无形的模型、估计、评价等，故学术界、技术界均认为使用信息融合更能代表其含义。多源信息融合的优势可以表现在密集性、有效性、互补性、冗余性、实时性、低成本性、高适应性等多个方面。 1.2多源信息融合技术的起源与发展 这一概念是在20世纪70年代提出的。当时新一代作战系统中依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要，必须运用多传感器集成来提供多种观测数据，通过优化综合处理提供相对准确的战场信息，从而更好地把握战场态势。在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性，信息数量的巨大性，信息关系的复杂性，以及要求信息处理的及时性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，所以多传感器数据融合(Multi-sensor Data Fusion简称MSDF)便迅速发展起来。20多年来，MSDF技术在现代 C3I(指挥、控制、通信与情报Command, Control, Communication and Intelligence)系统中和各种武器平台得到了广泛的应用[3]，在工业、农业、航空航天、目标跟踪和惯性导航等民用领域也得到了普遍关注。 国外对信息融合技术的研究起步较早。第二次世界大战末期，高炮火控系统开始同时使用了雷达和光学传感器，这有效地提高了高炮系统的瞄准精度，也大大提高了抗恶劣气象、抗干扰能力。现代信息融合概念 70 年代初开始萌芽。最初主要在多种雷达同时运用的条件下执行同类传感器信息融合处理，以后逐渐扩展。70 年代末期开始引入电子战、ESM 系统，引起人们高度重视。从80年代起，美国在研发，学术讨论，以及推广多源信息融合技术等方面始终走在前列。尤其在海湾战争结束后，美国更加重视信息自动综合处理技术的研究，并有效带动了其他北约国家在这方面的研究工作，如英国陆军开发了炮兵智能融合系统(AIDD)、机动和控制系统(WAVELL)等，德国准备在“豹2”坦克的改进中运用信息融合和人工智能等关键技术。
一、项目背景及必要性 (一)国内外现状和技术发展趋势 大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型。从产业的发展角度看，我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段，而今眼目下，对数据的利用正处在处理这个阶段，即如何处理、如何管理、如何应用，如何优化是现阶段的主要工作。 大数据的具体特点主要表现为四个“V”：一是体量浩大（Volume），数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算。著名咨询公司IDC的研究报告称，未来10年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍。二是类型复杂（Variety），大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，到20152年末非结构化数据将达到整个数据量的75%以上。三是生成迅速(Velocity)，大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性。数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变，数据的涌现特征明显。四是价值巨大但利用密度低(Value)，基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态。 当今社会，新摩尔定律得到验证，大数据以成为各行各业的焦点。数据的来源多样化：以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上，剩下的5%为结构化数据，包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测
数据、多源异构数据探测数据等等，这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长，这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求。同时，大到智慧地球，小到智慧城市的数字化建设，使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。这些行业包括：互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等。预计2015年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用各种智能终端，以全方位的方式与各行各业发生交互融合。其中大约12%拥有智能终端——其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。预计到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。 人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大，管理越来越复杂，数据的爆炸性增长和管理能力的相对不足之间的矛盾日益尖锐。同时，数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战，海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要，充分挖掘海量数据中的有效价值。这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储管理平台，该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性，同时也需要具备高经济性，只有这样才能更好的为国民经济和生活服务。 国外的大数据发展现状，以GOOGLE/FACEBOOK为代表的
大数据之数据挖掘技术 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？ 总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。 我们列一下要谈论的话题： 1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？ 2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？ 3、数据挖掘的过程 4、你应理解的统计学
5、数据描述与预测：剖析与预测建模 6、经典的数据挖掘技术 7、各类算法 8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘 9、具体的案例分析 什么是数据挖掘？ 是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。 这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现
模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。 而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。 专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。 两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。 经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。 但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客
多源数据集成技术探讨 （胡洁 高庆方 李辉 王新福） （黄河勘测规划设计有限公司测绘信息工程院，河南省郑州市花园北路60号，450045） 摘 要：随着地理信息系统(GIS)的发展和广泛应用，地理数据日益丰富。由于地理数据采集方式和应用软件的不同，它们的格式及结构也各不同，导致了多源性地理数据的产生。本文总结了地理数据多源性的主要表现，提出了多源数据集成和共享的必要性；介绍了多源数据集成的三个必要条件及相互间的关系；以黄河基本河情信息系统１项目为例，介绍实现多源数据有效集成的方法、策略。研究表明，这种多源数据的处理及管理模式，既能实现多源数据的有效集成，又能提供对多平台的地理数据服务, 非常适合企业化的GIS数据组织，将会成为未来地理信息系统的发展方向。 关键词：地理信息系统多源数据 数据集成 黄河基本河情信息系统 1 引言 地理信息系统是在计算机软硬件支持下，采集、存储、管理、检索、分析和描述地理空间数据，实时提供各种空间的和动态的地理信息，用于管理和决策过程的计算机系统[1]。地理空间数据是GIS 的操作对象，是GIS 所表达的现实世界经过模型抽象的实质性内容；它是GIS 中最基础的、也是最重要的部分。近年来，随着GIS应用领域的越来越广泛，地理数据也在日益丰富。但是，由于地理数据采集方式和应用软件的不同，这些地理数据的格式及结构也不同，导致了多源地理数据的产生。目前，GIS 已进入了社会化GIS 时代，GIS 应用需要集多种数据源以及不同数据格式的数据才能完成；随着GIS化的进一步发展、网络技术的广泛应用以及地理数据的数量、复杂性和多样性的增加，多源地理数据的共享和集成已成为必然趋势。 项目背景 “数字黄河”工程基础地理信息平台构建项目 作者简介 胡洁,女,武汉大学硕士,助理工程师,主要从事地理信息系统的开发与研究、遥感技术制图应用，e-mail：hujie519@https://www.doczj.com/doc/ba18847100.html,.