11属性数据分析

地理信息系统原理试卷一、名词解释1.GIS2。

数据3.信息4.地图5。

地理信息6。

地理系统7.地理数据8.几何数据9.关系数据10.属性数据11。

拓扑结构12。

拓扑邻接13。

拓扑包含14。

拓扑关联15。

空间数据结构16。

矢量结构17.栅格结构18.中心点法19。

面积占优法20。

长度占优法21.地理数据编码22.数据质量23.数据冗余24.精度25.数据质量控制26。

数据项27.记录28.文件29。

顺序文件30.随机文件31。

索引文件32.倒排文件33.数据库34.模式35。

DBMS36。

数据库模型37.关系模型38.层次模型39.网状模型1.数据字典2.数据采集3.数据更新4。

数据处理5。

数据内插6.邻近元法7.DEM8.缓冲区9.空间变换10。

空间聚合11。

网络12.仿真模型13.决策14.DSS15。

空间决策支持16。

电子地图17.结构化决策18。

半结构化决策19.非结构化决策20。

合成叠置21。

统计叠置二、地理信息系统填空题1.信息时代以信息资源的和为特性.GIS技术的兴起,又使地理学向精密科学迈进。

GIS脱胎于，是和分析地理空间数据的一种技术系统.是GIS的科学依据，GIS是研究的科学技术保证。

、、和三者的有机结合,即“3S”技术集成，构成地理学日臻完善的。

2。

GIS按内容可分为GIS、GIS和三大类.由于GIS本身的综合性决定了它具有广泛的用途，概括起来讲,GIS的应用功能有统计与量算、、、等。

3。

GIS主要由、、、和四部分组成。

地理信息系统的发展经历了个阶段,起步阶段注重于的地学处理、发展阶段注重于地理信息的、推广应用阶段注重于分析和用户时代注重于.我国GIS 起步稍晚，比世界上发达国家晚年左右。

4。

地理数据一般具有特征、特征和特征三个基本特征,包括数据、数据和数据相互联系的三个方面。

地理信息的主要特征有、具有和十分明显。

5。

在GIS中，常用的空间数据有结构和结构两种。

结构的特点是定位明显,；结构的特点是定位隐含，.其中结构数据的获取主要通过手工网格法、法、分类影象输入法和法四种方法得到.6。

本文数据分析来源：好运来起名网提示:以下为2015年7月11日全天生辰八字分析,每1小时一组数据,一共24组,如果您宝宝是2015年7月11日生的,您只要对照对应的小时,就能查到宝宝的八字公历：2015年7月11日0时(星期六)农历：乙未年五月廿六日子时春节：2月19日 / 立春：2月4日11时天运五行：金 / 甲午乙未沙中金纳音：沙中金杨柳木霹雳火桑怀木八字：乙未癸未戊子壬子五行：木土水土土水水水 (五行缺金火)生肖：羊 / 本命佛：大日如来五行统计：1木，0火，3土，0金，4水。

五行缺火金；日主天干为土；同类为：土火；异类为：木水金。

〖同类得分〗：土2.32，火0.66，共计2.98分；〖异类得分〗：木1.46，水4，金0，共计5.46分；〖差值〗：-2.48分；〖综合旺衰得分〗：-2.48分，「八字偏弱」；〖八字喜用神〗：八字偏弱，八字喜「火」，「火」就是此八字的「喜用神」，起名时建议带五行属性为火的汉字。

公历：2015年7月11日1时(星期六)农历：乙未年五月廿六日丑时春节：2月19日 / 立春：2月4日11时天运五行：金 / 甲午乙未沙中金纳音：沙中金杨柳木霹雳火桑怀木八字：乙未癸未戊子癸丑五行：木土水土土水水土 (五行缺金火)生肖：羊 / 本命佛：大日如来五行统计：1木，0火，4土，0金，3水。

五行缺火金；日主天干为土；同类为：土火；异类为：木水金。

〖同类得分〗：土2.9，火0.66，共计3.56分；〖异类得分〗：木1.46，水3.3，金0.22，共计4.98分；〖差值〗：-1.42分；〖综合旺衰得分〗：-1.42分，「八字偏弱」；〖八字喜用神〗：八字偏弱，八字喜「火」，「火」就是此八字的「喜用神」，起名时建议带五行属性为火的汉字。

公历：2015年7月11日2时(星期六)农历：乙未年五月廿六日丑时春节：2月19日 / 立春：2月4日11时天运五行：金 / 甲午乙未沙中金纳音：沙中金杨柳木霹雳火桑怀木八字：乙未癸未戊子癸丑五行：木土水土土水水土 (五行缺金火)生肖：羊 / 本命佛：大日如来五行统计：1木，0火，4土，0金，3水。

数据分析的特征选择实例分析1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤：(l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。

以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。

(2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。

以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。

一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。

(3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。

浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。

虽然可能无法对每一个细节做到这一点，但是通过查看生成的模型，就可能发现重要的特征。

(4)查询数据挖掘模型的数据:一旦建立模型，该数据就可用于决策支持了。

(5)维护数据挖掘模型:数据模型建立好后，初始数据的特征，如有效性，可能发生改变。

一些信息的改变会对精度产生很大的影响，因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。

因而，维护数据挖掘模型是非常重要的环节。

聚类分析是数据挖掘采用的核心技术，成为该研究领域中一个非常活跃的研究课题。

聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想，根据事物的特征，对其进行聚类或分类。

作为数据挖掘的一个重要研究方向，聚类分析越来越得到人们的关注。

聚类的输入是一组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。

通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。

2.特征选择与聚类分析算法Relief为一系列算法，它包括最早提出的Relief以及后来拓展的Relief和ReliefF，其中ReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的，下面仅介绍一下针对分类问题的Relief和ReliefF算法。

2.1Relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。

目录第11章号码分析数据..........................................................................................................11-111.1 背景知识.........................................................................................................................11-111.1.1 呼叫字冠..............................................................................................................11-111.1.2 DigitMap..............................................................................................................11-211.1.3 号码变换..............................................................................................................11-411.1.4 号码分析的顺序...................................................................................................11-611.2 配置号码分析数据..........................................................................................................11-611.2.1 配置概述..............................................................................................................11-611.2.2 增加呼叫字冠.....................................................................................................11-1011.2.3 修改DigitMap（可选）......................................................................................11-1511.2.4 设置释放方式（可选）......................................................................................11-1611.2.5 增加号码变换（可选）......................................................................................11-1811.2.6 增加主叫分析（可选）......................................................................................11-1911.2.7 增加号首处理（可选）......................................................................................11-2111.2.8 增加失败处理（可选）......................................................................................11-2511.2.9 增加补充信令（可选）......................................................................................11-27第11章号码分析数据11.1 背景知识11.1.1 呼叫字冠1. 呼叫字冠的基本概念呼叫字冠是被叫号码的前缀，是被叫号码中从第一位开始且连续的一串号码，它既可以是被叫号码的前一位或前几位号码，也可以是被叫号码的全部号码，也就是说，呼叫字冠是被叫号码的一个子集。

数学核心素养11个核心词数学六大核心素养如下：1、数学运算。

【数学运算】是指在明晰运算对象的基础上，依据运算法则解决数学问题的过程。

主要包括：理解运算对象，掌握运算法则，探究运算方向，选择运算方法，设计运算程序，求得运算结果等。

数学运算是数学活动的基本形式，是演绎推理的一种形式，是得到数学结果的重要手段。

2、逻辑推理。

逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据逻辑规则推出一个命题的思维过程，主要有两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。

3、直观想象。

直观想象是指借助几何直观和空间想象感知事物的形态与变化，利用图形理解、解决数学问题的过程。

包括借助空间认识事物的位置关系、形态变化、运动规律。

4、数学建模。

数学建模是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过程。

主要包括：在实际情境中从数学的视角发现问题、提出问题，分析问题、构建模型，求解结论，验证结果并改进模型，最终解决实际问题。

5、数据分析。

数据分析是指针对研究对象获得相关数据，运用统计方法对数据中的有用信息进行分析和推断，形成知识的过程。

主要包括：收集数据，整理数据，提取信息，构建模型对信息进行分析、推断，获得结论。

6、数学抽象。

数学抽象是指舍去事物的一切物理属性，得到数学研究对象的思维过程。

主要有从数量与数量关系、图形与图形关系中抽象出数学概念及概念之间的关系，从事物的具体背景中抽象出一般规律和结构，并且用数学符号或者数学术语予以表征。

1+X商务数据分析模拟练习题及答案1、单选题（分值：1分）数据分析报告的前言部分一般包括除（）外的其他部分。

A、分析背景B、专业术语解析C、分析目的D、分析思路答案：B前言是数据分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面。

2、判断题（分值：2分）产品搜索指数的数值指的是用户实际的搜索次数。

A、错B、对答案：A3、单选题（分值：1分）市场需求反映的是在一定的时期和地区内，客户对计划购买的商品所表现出的各类需求，其分析内容不包括（）。

A、客户价格偏好分析B、客户品牌偏好分析C、市场集中度分析D、需求量变化趋势分析答案：C4、判断题（分值：2分）拥有不同标签的客户特征不同，企业可以采用不同的营销方式进行精准营销。

A、对B、错答案：A5、判断题（分值：2分）数据化运营是指，通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各种环节进行科学分析、引导和应用，从而达到优化运营效果和效率、降低成本、提高效益的目的。

A、对B、错答案：A6、判断题（分值：2分）数据采集时需要数据采集人员不惜任何手段获取所有需要的数据。

答案：A7、单选题（分值：1分）通常产品销售增长速度最快的时期是产品生命周期中的（）。

A、成长期B、衰退期C、饱和期D、投入期答案：A8、单选题（分值：1分）数据分析报告，要“以数据说话”，所使用的数据单位、名词术语一定要标准统一、前后一致，要与业内公认的术语一致，这是对（）原则的详细解释。

A、突出重点B、谨慎性C、规范性D、创新性答案：C数据分析报告，要“以数据说话”，所使用的数据单位、名词术语一定要规范、标准统一、前后一致，要与业内公认的术语一致。

9、判断题（分值：2分）分析竞品不同SKU的销售情况，有助于指导自身的进货策略。

A、错B、对答案：B10、判断题（分值：2分）电子商务是指通过包括互联网在内的计算机网络来实现商品、服务、信息的购买、销售与交换的商务活动。

A、错B、对答案：B11、单选题（分值：1分）最近7天支付金额较上一个周期7天下跌（）以上为支付下跌商品。

cass11参数随着互联网的普及和发展，人们产生和获取了大量文本数据。

为了更好地处理和分析这些文本数据，需要对其进行分类和标注。

而cass11参数是一种常用的中文文本分类标准，旨在为文本分类提供统一和规范化的参数体系。

cass11参数详解：1.语言特征参数语言特征参数主要关注文本的语言特性，包括词汇、语法和句子结构等方面。

这些参数可以帮助我们了解文本的语言风格、表达方式和语义内容。

常见的语言特征参数如下：（1）词频：即某个词在文本中出现的次数。

通过统计词频，可以初步了解文本的主题和内容。

（2）词性：即某个词的语法属性。

通过分析词性，可以了解文本的语法结构和表达方式。

（3）句子长度：即文本中句子的平均长度或最长句子长度。

句子长度可以反映文本的复杂度和表达质量。

（4）语法分析结果：通过语法分析工具对文本进行语法分析，可以得到句子的成分结构和语义关系。

2.主题特征参数主题特征参数关注文本的主题内容和领域范畴，有助于确定文本的主题类别和关键信息。

常见的主题特征参数如下：（1）关键词：指文本中具有重要意义的词汇或短语。

关键词可以反映文本的主题和重点信息。

（2）主题模型：如LDA（潜在狄利克雷分布）主题模型，可以挖掘文本的主题分布和语义关系。

通过主题模型，可以将文本的主题内容进行分类和聚类。

（3）命名实体识别结果：通过命名实体识别技术，可以识别文本中的实体名称，如人名、地名、机构名等。

这些实体信息有助于了解文本的主题内容和领域范畴。

3.情感特征参数情感特征参数主要关注文本的情感倾向和情感色彩，包括积极、消极和中立等情感类别。

常见的情感特征参数如下：（1）情感词典：通过情感词典可以判断文本中每个词的情感倾向，进而得到整个文本的情感倾向。

情感词典通常包括积极词汇、消极词汇和中立词汇等。

（2）情感分析结果：通过情感分析工具，可以得到文本的整体情感倾向和情感强度。

情感分析结果可以为后续的情感分析和舆情监控提供支持。

1.1矿业权数据矿业权数据库包括探矿权、采矿权的属性数据和空间数据等。

1.1.1矿业权属性数据此次矿业权实地核查中所涉及的属性数据库为CKQTKQ. MDB，包括采矿权、探矿权登记库与核查库等数据表（如图4-1所示）。

图4-1 矿业权实地核查属性数据表省级登记库和核查库格式为Microsoft Access。

文件名为YCKQ （YTKQ）+省级行政代码.MDB和CKQ（TKQ）+省级行政代码.MDB。

省级登记库包含所有部、省、市、县4级发证机关的所有有效矿业权登记的记录，省级矿业权核查数据库所有部、省、市、县4级发证机关的所有有效矿业权核查记录。

1、登记库的设计1）探矿权登记库设计探矿权数据库主要包括了探矿权项目的全部信息，包括项目立项、审查、变更、登记、注销等信息。

数据库由22个表组成。

其中勘查项目登记内容包括：申请序号、许可证号、项目档案号、项目类型、项目名称、受理日期、填表时间、发证日期、申请人、勘查单位、资格证号、经济类型、项目性质、勘查矿种、勘查阶段、地理位置、区域坐标、有效期起、有效期止、矿权终止时间、总面积、东经起、东经止、北纬起、北纬止、基本区块数、四分之一区块数、小区块数、折成基本区块、价款处置方式、工作任务目的、工作人员配备、工作量、首次设立时间、审查人意见、审查人、复查、审核、签发、复核、签发时间、备注、第一勘查年度、第二勘查年度、第三勘查年度、国家投资、地方投资、企业投资、外商投资、个人投资、其他投资、审查日期、所在行政区等信息。

2）采矿权登记库的设计采矿权数据库主要包括了采矿权项目的全部信息，包括项目立项、审查、变更、登记、注销等信息。

数据库由18个表组成。

其中采矿申请登记内容包括：申请序号、许可证号、项目档案号、项目类型、申请人、电话、地址、邮编、矿山名称、东经起、东经止、北纬起、北纬止、经济类型、项目审批机关、批准文号、投资额、投资额单位、注册资金、注册资金单位、资金来源、开户银行、帐号、设计年限、开采主矿种、其它主矿种、设计规模、探明地质储量、设计利用储量、地质报告审批情况、矿石品位、综合回收、开采方式、采矿方法、选矿方法、采矿回采率、矿石贫化率、选矿回收率、最终产品、探矿权取得方式、价款处置方式、应缴纳采矿权价款、区域坐标、采深上限、采深下限、矿区面积、采矿权使用费、法定代奉人、填表人、受理日期、有效期限、有效期起、有效期止、矿权终止时间、审查人、审查人意见、签发、复核、审核、签发时间、备注、变更类型、所在行政区、矿区编码等信息。

一、蓝色球本身属性统计分析蓝色球一共16个01,02,……,16。

每次开奖中出一个蓝色球。

记B≤8为小，B≥9为大。

（一）蓝色球特性统计分析历史数据呈现胡规律：1、理论频率与实际频率。

蓝色球开出的总的实际频率为 5.4～6.9％。

理论概率：1/16=6.25％，误差｜△｜≤1％。

2、蓝色球开出的频率在短期内波动性比较大，在100期内频率波动值｜△｜≤3.25％。

3、四八分区划分蓝色球四分区总频率：T(总)=1374〔期〕一区：〔1～4〕∑〔一区〕=334 占比：334/1374=24.3％二区：〔5～8〕∑〔二区〕=326 占比：326/1374=23.7％三区：〔9～12〕∑〔三区〕=363 占比：363/1374=26.4％一区：〔13～16〕∑〔四区〕=351 占比：351/137％理论频率4/16=25％，误差｜△｜≤1.5％T(100)=100〔期〕一区：〔1～4〕∑〔一区〕=24 占比：24/100=24％二区：〔5～8〕∑〔二区〕=21 占比：21/100=21％三区：〔9～12〕∑〔三区〕=31 占比：31/100=31％一区：〔13～16〕∑〔四区〕=24 占比：24/100=24％理论频率4/16=25％，误差｜△｜≤6％蓝色球八分区总频率：T(总)=1374〔期〕一区：〔1～2〕∑〔一区〕=172 占比：172/1374=％二区：〔3～4〕∑〔二区〕=162 占比：162/1374=％三区：〔5～6〕∑〔三区〕=177 占比：177/1374=％四区：〔7～8〕∑〔四区〕=149 占比：149/1374=％五区：〔9～10〕∑〔五区〕=179 占比：179/1374=％六区：〔11～12〕∑〔六区〕=184 占比：184/1374=％七区：〔13～14〕∑〔七区〕=176 占比：176/1374=％八区：〔15～16〕∑〔八区〕=175 占比：175/1374=％理论频率2/16=12.5％,误差｜△｜≤％.T(100)=100〔期〕一区：〔1～2〕∑〔一区〕=7 占比：7/100=7％二区：〔3～4〕∑〔二区〕=17 占比：17/100=17％三区：〔5～6〕∑〔三区〕=12 占比：12/100=12％四区：〔7～8〕∑〔四区〕=9 占比：％五区：〔9～10〕∑〔五区〕=15 占比：15/100=％六区：〔11～12〕∑〔六区〕=16 占比：16/100=16％七区：〔13～14〕∑〔七区〕=11 占比：11/100=11％八区：〔15～16〕∑〔八区〕=13 占比：13/100=13％理论频率2/16=12.5％,误差｜△｜≤％.结论：蓝色球短期内波动性强，极端情况具参考意义。