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数据分析的5大陷阱及其解决方案本篇文章小编给大家分享一下数据分析的5大陷阱及其解决方案，喜欢大数据开发技术的小伙伴可以随着小编一起来了解下。
1、数据碎片化严重毋庸置疑，计算机行业仍然是新兴产业，技术标准和市场规范暂时无法完全实现。
解决问题的方法及创意五花八门。
当然，这是好事——一般新兴产业都是这样发展的。
虽然市场现在逐渐有一些整合和标准，但革命道路漫漫，仍然有许多问题亟待解决。
这种半规范环境产生的副作用之一，便是数据碎片化——这给营销人员造成了很多困难。
想想看你正在使用的那些软件或工具——全部来自不同的开发商，每一款都独立不兼容——它们都可以满足营销人员追踪目标数据的需求。
你有网页分析工具（先不论它具体追踪什么，也不谈它提供的数据精度有多少），很可能还有一款单独的移动应用分析工具，客户关系管理(CRM)系统，后台系统，甚至社交媒体测评解决方案，独立邮件营销解决方案，以及一大群数字广告和线下广告数据供应商——包括机构和平台等。
营销人员经常被要求“依据数据作决策”，然而网络工具太多，扑面而来的数据早已让人看不真切。
事实上，只有极少数企业能做到有效整合数据，锁定目标客户。
如今，营销的对象是每一位不同的顾客个体。
而且营销人员接近顾客比以往要容易许多。
因为顾客在使用各种设备，如智能手机，电脑，机顶盒等。
不过，虽然现在这种多设备多渠道的环境提供了很多机遇，但要将碎片化的信息和数据整合到一起，仍是不小的挑战。
无法整合各种渠道的数据，会加剧数据碎片化。
而营销人员只能依据单一渠道提供的数据作决策。
于是，营销人员对数字媒体和传统媒体的投资，只能通过每个渠道单一的数据进行评估分析。
不过，有远见的营销人员则学会用联系的角度看问题，将营销看作整体，关注顾客消费历史和过往消费体验。
他们会从现有顾客中锁定受众，并从培养忠诚顾客的角度掌握其所有消费经历，把握各种渠道的接触点。
虽然计算机行业仍处于初步发展阶段，要做到这一点确实不易。
针对不完整数据的大数据清洗方法大数据清洗是指对大数据集中存在的不完整数据进行处理和修复的过程。
不完整数据可能包括缺失值、异常值、重复值等。
本文将介绍针对不完整数据的大数据清洗方法。
一、缺失值处理1. 删除法：如果缺失值占比较小，可以直接删除包含缺失值的样本或特征。
但要注意，删除缺失值可能会导致信息的丢失，需要谨慎使用。
2. 插补法：常见的插补方法有均值插补、中位数插补、众数插补等。
这些方法适用于数值型数据，可以用样本的均值、中位数、众数等代替缺失值。
3. 回归法：对于存在相关性的特征，可以通过回归模型来预测缺失值。
通过已知特征的值来预测缺失特征的值，常见的回归方法有线性回归、多项式回归等。
4. 插值法：插值法适用于连续型数据，常见的插值方法有线性插值、拉格朗日插值、样条插值等。
这些方法通过已知数据点之间的插值来估计缺失值。
二、异常值处理1. 删除法：对于明显的异常值，可以直接删除。
但要注意，异常值可能包含有用的信息，需要谨慎判断。
2. 替换法：可以用均值、中位数或者其他合理的值来替换异常值。
替换方法的选择应根据具体情况来决定。
3. 剔除法：对于包含异常值的样本，可以将其从数据集中剔除。
但要注意，剔除异常值可能会导致数据集的偏差，需要谨慎使用。
4. 分箱法：将连续型数据分成多个区间，将超出某个区间的值视为异常值。
分箱法可以有效处理连续型数据中的异常值。
三、重复值处理1. 删除法：对于重复的样本或特征，可以直接删除。
但要注意，删除重复值可能会导致信息的丢失，需要谨慎使用。
2. 标记法：可以给重复值打上标记，标记出重复的样本或特征。
标记法可以帮助识别和处理重复值。
3. 合并法：对于重复的样本或特征，可以将其合并为一个样本或特征。
合并法可以减少数据集的大小，提高处理效率。
四、数据清洗流程1. 数据预处理：包括数据采集、数据存储、数据清洗等步骤。
在数据采集过程中，要注意数据的准确性和完整性。
2. 缺失值处理：根据缺失值的情况选择合适的处理方法，如删除法、插补法等。
接收机：
1、按“电源”键开机；
2、按“有效”键，接着按“清零”，选择数字，按“有效”键确认；（如果内存
没数据开机直接显示PS 005，跳过2步骤做3）；
3、按“复位”键，接着按“重显重写”键，选择频率对应数字，按“有效”键
确认；
4、按“增量输出”键，选数字“8”或“9”，将“PS+1”，改为“5”，按“有效”
确认，接着选“8”或“9”，“RE+1”不修改，按“有效”键确认；
5、设置发射点和接收点的实际位置，按“有效”键确认；
6、开始测量，按“有效”键保存数据。
测量一个发射点对应的11个接收点，按
“换页”键，此时发射点自动递增或递减50米，按“有效”键确认，修改接收点的位置，加或减5，按“有效”键确认。
开始测量。
一条巷道测完直接关机；
7、交换巷道。
开机，按“有效”键，接着按任意“数字键”，接着按“增量输出”
键，接下步骤同4、5、6。
测完关机。
发射机：
1、挂好天线，选定频率，开机调调谐按钮使指针偏向最大即可。
3分钟发射完
毕移动到下一个点。
2分钟移动50米，5分钟一个工作周期。
无线电波透视法（坑透）从上世纪20年度苏联A·A·彼得罗夫斯基院士提出设想至今，在坑道找矿、煤层工作面构造探测等方面取得了很好的应用效果。
对于无线电波透视法的资料处理，早期采用手工计算、绘图，比较繁琐、工作量大；随着电子计算机技术的发展，采用计算机自动处理的技术逐渐被推广应用，使资料处理效率得到了很大的提高，减轻了地球物理工作者的劳动强度。
从无线电波透视法理论出发，结合无线电波资料处理、解释以及生产报告撰写要求，设计了条件试验分析、异常数据的编辑、多方法的求参分析功能、单点综合曲线绘制、单巷道多测点综合曲线绘制、工作面内吸收系数的反演计算等功能，满足无线电波透视法资料处理高效、准确的要求。
坑透资料的基本处理流程如下：一、参考处理流程对坑透资料的基本处理步骤如下：1.进行“文件->新建工程”操作，输入工程名称、各拐点坐标等工程参数。
2.进行“数据->测值输入”操作，输入各发射点对应的实测场强值及参数。
3.若存在条件试验，可以执行菜单中的“条件试验分析”，采用回归算法分析初始场强H0及吸收系数β。
4.进行“参数分析”操作，可以选择“实测场强法”、“图解法”、“回归分析法”，对各个发射点对应的接收场强值进行初始场强H0及吸收系数β分析，掌握测区的电磁参数。
5.进行“层析成像计算”操作，选择“绝对衰减法”或“相对衰减法”进行CT成像反演计算。
6.进行“结果输出”操作，将反演结果输出为文本格式，可以利用Surfer等专业绘图软件进行绘图操作。
7.进行“图形查看”操作，可以根据资料解释、报告撰写的要求，输出各种曲线。
对于已经存在的工程，可以执行“打开工程”操作，然后再进行3~7步。
二、新建工程点击菜单中的“文件”->“新建工程”，弹出对话框：图2-1 新建工程对话框http:// 好pan.好baidu.好com/s/好1o6I5uyu——去掉“好”，见演示程序。
（1）输入工程名称、组成工作面的拐点总数、发射点数目。
Python数据清洗处理和清理不规范的数据在数据分析和机器学习过程中，往往需要处理和清理不规范的数据。
不规范的数据包括缺失值、异常值、重复值以及格式不一致等问题。
本文将介绍使用Python进行数据清洗处理和清理的常用技巧和方法。
一、缺失值处理缺失值是指数据中的某些信息或数值未被记录或保存的情况。
在数据分析中，缺失值会导致结果失真或者无法进行分析。
常见的处理方法包括删除缺失值、填充缺失值和插值填充。
1. 删除缺失值：对于缺失值较多或者对结果影响较小的情况，可以选择删除缺失值所在的行或列。
示例代码：```df.dropna() # 删除包含缺失值的行df.dropna(axis=1) # 删除包含缺失值的列```2. 填充缺失值：对于缺失值较少或者对结果影响较大的情况，可以选择填充缺失值。
填充的方法包括使用均值、中位数、众数等。
示例代码：```df.fillna(value=df.mean()) # 使用均值填充缺失值df.fillna(value=df.median()) # 使用中位数填充缺失值df.fillna(value=df.mode().iloc[0]) # 使用众数填充缺失值```3. 插值填充：对于数据具有连续性的情况，可以使用插值方法进行填充，如线性插值、样条插值等。
示例代码：```df.interpolate() # 使用线性插值填充缺失值```二、异常值处理异常值是指与其他观测值相比明显偏离的数值。
异常值可能是由于数据采集错误、测量误差或者真实存在的特殊情况引起的。
在数据分析中，异常值往往会对结果产生较大的干扰，因此需要进行处理。
1. 利用箱线图识别异常值：箱线图可以有效地识别数据中的异常值。
根据箱线图中的上下限，可以判断哪些观测值属于异常值。
示例代码：```import seaborn as snssns.boxplot(data=df) # 绘制箱线图```2. 使用统计方法判断异常值：通过计算数据的均值、标准差等统计指标，可以判断哪些观测值偏离正常范围。
数据透析表中的遗漏数据处理与错误数据纠正技巧解析数据透析是现代企业决策的重要工具，用于分析和解读大量的数据，从而帮助企业做出合理的决策。
然而，在数据透析中，遗漏数据和错误数据是常见的问题，它们可能会导致分析结果的不准确性，从而影响决策的质量。
因此，如何处理和纠正遗漏数据和错误数据成为了数据透析工作中的重要一环。
首先，我们需要了解什么是遗漏数据和错误数据。
遗漏数据是指在数据透析表中缺失的数据，可能是由于数据收集过程中的疏忽或技术问题导致的。
错误数据则是指在数据透析表中存在的不准确的数据，可能是由于数据录入错误或数据源产生错误导致的。
对于遗漏数据，最常见的处理方法是使用插值法填充。
插值法是一种根据已有数据的规律推测缺失数据的方法。
其中，线性插值法是最简单的一种方法，它基于已有数据的趋势进行插值。
例如，如果数据透析表中某一列的数值按照时间变化趋势递增，那么可以使用线性插值法根据已有数据的趋势来推测缺失数据的数值。
此外，还有更复杂的插值方法，如多项式插值、样条插值等，在实际应用中可以根据数据的特点选择适合的插值方法。
对于错误数据，首先需要进行数据清洗工作。
数据清洗是指通过一系列的操作，如去除重复项、填补缺失数据、校正格式等，使数据适应分析的要求。
其中，去除重复项是非常重要的一步，可以避免在分析过程中对重复数据进行多次计算。
填补缺失数据的方法同样可以使用插值法，如最近邻插值法、均值插值法等。
校正格式主要包括转换日期格式、修正数据类型等操作。
另外，还需要进行异常值的识别和处理。
异常值是指与其他观测值显著不同的特殊数值，可能是由于测量误差、数据录入错误或其他原因导致的。
通常情况下，可以使用箱线图和Z-score方法识别异常值，并根据实际情况决定是否进行处理或排除。
除了数据清洗外，还可以使用数据校验的方法来纠正错误数据。
数据校验是指通过一系列的规则或算法来检查数据的准确性和一致性，并进行相应的纠正。
例如，可以使用公式校验来检查数值之间的关系是否正确，使用逻辑校验来检查数据的一致性和合理性。
物探工测试题（含参考答案）1、坑透法利用岩矿石的（）不同来进行探测的A、力学性B、磁性|C、电性|答案：C2、PROTEM瞬变电磁仪的动态范围是（）bits.A、27B、28C、29D、30答案：C3、发射时电流过大（大于70mA），仪器发射后显示“error！”需（）。
A、提高电压B、重新砸电极C、接入限流盒D、重新启动仪器答案：C4、瓦斯喷出区域和突出煤层采用局部通风机通风时，必须采用（）。
A、压入式B、抽出式C、混合式D、其它答案：A5、过滤电场的形成是由于（）。
A、岩石颗粒与溶液负离子的选择吸附作B、溶液与矿体之间的电化学作用C、高浓度溶液向低浓度的溶液的扩散答案：A6、瞬变电磁仪二次磁场具有对于高阻体，曲线衰减（）；对含水低阻体呈现为衰减( )的特征。
A、较慢、较快|B、较快、较慢C、较慢、较慢D、较快、较快7、射线和波前的关系是（）A、无关联B、相互平行C、相互斜交|D、相互垂直答案：D8、对共反射点道集记录，经过动校正后，各道反射波的传播时间，都校正成()反射时间。
A、垂直B、标准答案：A9、探放水工打钻过程中（）停风。
A、可以B、不准C、不注意D、及时答案：B10、使用音频电穿透仪探测时，在接收巷道布置M、N电极时，电极一般（）。
A、与巷道平行、不定间距B、与巷道平行、等间距C、与巷道垂直、等间距D、与巷道垂直、不定间距答案：C11、槽波地震施工时，炮点与数据采集站布置在同一巷道内，接收来自工作面内的地震反射信号，属于（）A、透射/反射联合勘探法B、回射槽波勘探法C、反射槽波勘探法D、透射槽波勘探法答案：C12、瞬变电磁操作时，叠加次数应不少于（）次。
A、30B、24D、64答案：A13、采区避灾路线上应当设置压风管路，其中主管路直径不小于（）mm。
A、120B、100C、75D、50答案：B14、井下临时停工的作业地点（）停风。
A、根据瓦斯浓度大小决定B、不得C、可以D、根据时间长短决定答案：B15、关于逆断层，下列说法错误的是( )。
电磁坑透实施方案引言：电磁坑透是一种利用电磁波穿透材料的技术，可以在不破坏外观的情况下，对材料内部进行观测和探测。
本文将介绍电磁坑透的实施方案，包括所需设备和步骤。
一、设备准备1. 电磁波发射器：用于产生电磁波，并将其发送到待观测物体上。
2. 电磁波接收器：用于接收经过物体后反射出来的电磁波，并将其转化为可视化的图像或数据。
3. 数据处理设备：用于处理接收到的电磁波数据，提取有用的信息并进行分析。
二、实施步骤1. 选择适当的电磁波频率：不同的材料对不同频率的电磁波有不同的穿透效果。
根据待观测物体的特性选择合适的频率，以获得更准确的结果。
2. 对待观测物体进行准备：确保待观测物体表面干净平整，以减少电磁波的散射和衰减。
3. 配置电磁波发射器和接收器：将发射器和接收器放置在适当的位置，使其与待观测物体保持一定的距离。
确保发射器和接收器之间没有遮挡物，以确保电磁波的传输和接收。
4. 发射电磁波：通过发射器产生电磁波，将其发送到待观测物体上。
电磁波在物体内部穿透并与物体内部结构相互作用。
5. 接收电磁波：接收器接收经过物体后反射出来的电磁波，并将其转化为可视化的图像或数据。
6. 数据处理和分析：使用数据处理设备对接收到的电磁波数据进行处理和分析。
通过比对已有的数据和标准模型，可以对物体内部的结构和特性进行分析和判断。
三、应用领域1. 工业领域：电磁坑透可以用于检测工业产品内部的缺陷、异物或裂纹等问题，如金属材料的焊接质量检测、管道内部的堵塞检测等。
2. 医学领域：电磁坑透可以用于医学影像检查，如X光透视、CT 扫描等。
它可以帮助医生观察和诊断患者的内部情况，从而指导治疗。
3. 地质勘探：电磁坑透可以用于地质勘探，例如探测地下矿藏、水资源分布等。
通过分析电磁波在不同地质结构中的传播和反射，可以推断出地下的结构和物质分布情况。
4. 安全检查：电磁坑透可以用于安全检查，例如机场安检中的行李透视、建筑物中的隐蔽武器探测等。
大数据分析师的数据分析过程中的常见错误和陷阱数据分析在当今互联网时代扮演着至关重要的角色，而大数据分析师则是这个领域中的重要从业人员。
然而，在进行数据分析的过程中，大数据分析师常常会遇到一些常见的错误和陷阱。
本文将探讨这些错误和陷阱，并提供相应的解决方法，以帮助大数据分析师更加准确地进行数据分析。
一、数据清洗错误和陷阱在进行数据分析之前，数据清洗是非常重要的一步。
然而，很多大数据分析师在数据清洗过程中存在一些常见错误和陷阱。
以下是几个常见的错误和陷阱，以及相应的解决方法：1. 缺失数据处理不当在实际数据采集和整理过程中，可能会出现缺失数据的情况。
如果不妥善处理，缺失数据可能会对最终的分析结果造成误导。
解决方法之一是使用适当的填充方法，如均值、中位数或众数填充缺失的数据。
2. 异常值未正确处理在数据中存在异常值时，如果没有正确处理，这些异常值可能会对分析结果产生不利影响。
解决方法之一是使用合理的统计指标，如平均绝对偏差（MAD）或箱型图（box plot）来检测和处理异常值。
3. 数据格式错误数据分析中常常会涉及到不同的数据格式，如日期时间、文本或数值。
在处理过程中，如果没有正确处理不同的数据格式，可能会导致分析结果的误解。
解决方法之一是将数据按照正确的格式进行转换，以便于后续的分析和处理。
二、数据分析方法错误和陷阱在进行数据分析的过程中，选择合适的分析方法是非常重要的。
以下是一些常见的数据分析方法错误和陷阱，以及相应的解决方法：1. 不适当的统计方法选择在进行数据分析时，选择适当的统计方法能够更准确地得出结论。
然而，很多大数据分析师在选择统计方法时存在迷茫和错误。
解决方法之一是对不同的统计方法进行充分了解，并根据问题的特点选择最合适的方法。
2. 忽略样本量大小样本量对于数据分析的可靠性非常重要，但很多分析师在进行数据分析时常常忽视样本量的大小。
解决方法之一是进行样本容量计算，确保样本量足够大以得到可靠的结果。
针对不完整数据的大数据清洗方法一、引言在大数据时代，数据的质量对于数据分析和决策制定至关重要。
然而，现实中我们常常面临着不完整的数据，这些数据可能包含缺失值、异常值、重复值等问题，对数据的准确性和可靠性造成了影响。
因此，针对不完整数据的大数据清洗方法成为了必不可少的步骤。
本文将介绍几种常用的针对不完整数据的大数据清洗方法。
二、缺失值处理缺失值是指数据中某些项的值缺失或未记录的情况。
处理缺失值的方法主要有删除、插补和建模三种。
1. 删除法删除法是指直接删除包含缺失值的样本或变量。
这种方法适用于缺失值比例较低的情况，并且缺失值是随机分布的。
但是，这种方法会导致数据量减少，可能影响模型的准确性。
2. 插补法插补法是指根据已有的数据推测缺失值，并用推测值替代缺失值。
常用的插补方法有均值插补、中位数插补、回归插补等。
均值插补适用于数值型数据，将缺失值用该变量的均值替代；中位数插补适用于偏态分布的数值型数据，用该变量的中位数替代缺失值；回归插补适用于存在关联关系的变量，通过建立回归模型来预测缺失值。
3. 建模法建模法是指利用已有的数据建立模型，通过模型预测缺失值。
常用的建模方法有KNN（K最近邻）算法、决策树、随机森林等。
这些方法可以根据已有的数据特征，预测缺失值，并用预测值替代缺失值。
三、异常值处理异常值是指与其他观测值相比明显不同的观测值。
处理异常值的方法主要有删除、替换和离群值检测三种。
1. 删除法删除法是指直接删除异常值。
这种方法适用于异常值对数据分析结果影响较大的情况。
但是，删除异常值可能会导致数据量减少，需要谨慎使用。
2. 替换法替换法是指用合理的值替代异常值。
常用的替换方法有均值替代、中位数替代、分位数替代等。
均值替代适用于正态分布的数据，用该变量的均值替代异常值；中位数替代适用于偏态分布的数据，用该变量的中位数替代异常值；分位数替代适用于存在极端值的数据，用该变量的分位数替代异常值。
3. 离群值检测离群值检测是指通过统计学方法或机器学习算法识别和标记异常值。
无线电波透视法（坑透）从上世纪20年度苏联A·A·彼得罗夫斯基院士提出设想至今，在坑道找矿、煤层工作面构造探测等方面取得了很好的应用效果。
对于无线电波透视法的资料处理，早期采用手工计算、绘图，比较繁琐、工作量大；随着电子计算机技术的发展，采用计算机自动处理的技术逐渐被推广应用，使资料处理效率得到了很大的提高，减轻了地球物理工作者的劳动强度。
从无线电波透视法理论出发，结合无线电波资料处理、解释以及生产报告撰写要求，设计了条件试验分析、异常数据的编辑、多方法的求参分析功能、单点综合曲线绘制、单巷道多测点综合曲线绘制、工作面内吸收系数的反演计算等功能，满足无线电波透视法资料处理高效、准确的要求。
坑透资料的基本处理流程如下：一、参考处理流程对坑透资料的基本处理步骤如下：1.进行“文件->新建工程”操作，输入工程名称、各拐点坐标等工程参数。
2.进行“数据->测值输入”操作，输入各发射点对应的实测场强值及参数。
3.若存在条件试验，可以执行菜单中的“条件试验分析”，采用回归算法分析初始场强H0及吸收系数β。
4.进行“参数分析”操作，可以选择“实测场强法”、“图解法”、“回归分析法”，对各个发射点对应的接收场强值进行初始场强H0及吸收系数β分析，掌握测区的电磁参数。
5.进行“层析成像计算”操作，选择“绝对衰减法”或“相对衰减法”进行CT成像反演计算。
6.进行“结果输出”操作，将反演结果输出为文本格式，可以利用Surfer等专业绘图软件进行绘图操作。
7.进行“图形查看”操作，可以根据资料解释、报告撰写的要求，输出各种曲线。
对于已经存在的工程，可以执行“打开工程”操作，然后再进行3~7步。
二、新建工程点击菜单中的“文件”->“新建工程”，弹出对话框：图2-1 新建工程对话框http:// 好pan.好baidu.好com/s/好1o6I5uyu——去掉“好”，见演示程序。
（1）输入工程名称、组成工作面的拐点总数、发射点数目。
（2）输入4条巷道的测点参数。
巷道：对于一个工作面，规定由4条巷道组成，即上、下巷、切眼、联络巷。
巷道编号按顺时针进行，上巷为1号巷。
拐点：即组成工作面的各条线段的端点。
拐点按顺时针编号，左上角第一个点为0号点。
测点编号：每个巷道的测点编号独自进行。
上、下巷从左往右编号，点距10米，起点为0号，向左1、2、3…以此类推。
切眼和联络巷从上往下编号，起点为0号。
图2-2 巷道、拐点编号（3）输入拐点坐标。
对于拐点坐标约定：(a) 垂向上最上方一个点Y坐标为0；（b）横向上最左面一个点的X坐标为0。
由以上两点确定坐标原点，X坐标向左为增大方向，Y方向向下为增大方向。
坐标值都大于零。
如图2-3所示。
图2-3 拐点坐标规定三、打开已有工程点击“文件”->“打开工程”菜单，可以打开已保存的工程，进行重新计算或查看、出图操作。
四、数据“数据”主菜单下包括“测值输入”、“测值修改”、“工程参数修改”三个子菜单。
（1）测值输入点击“测值输入”菜单后，弹出4-1对话框，输入逐个发射点对应的观测值。
观测值由逗号隔开。
输入值后可以“检查”输入的数据个数是否与输入接收点匹配。
图4-1 定点观测数据输入（2）修改数据点击“修改数据”子菜单，可以选择对已经输入的数据进行修改。
图4-2为选择待修改的记录编号对话框；图4-3为修改数据对话框。
图4-2 选择修改记录号图4-3 修改数据对话框（3）修改工程参数若工程参数输入有误，可以对其进行修改，点击“工程参数修改”子菜单，弹出图4-4所示对话框。
需注意：修改工程参数后要重新输入测值。
图4-4 修改工程参数对话框五、编辑在数据输入后，可以对单独发射点的接收数据中的畸变数值进行编辑。
点击“编辑”菜单，客户区生产单发射点对应的接收曲线，数据点用红点表示，可以通过鼠标进行数据值的修改。
鼠标点击数据点，数据点被选中后变成绿点，移动鼠标到下点，点击屏幕，数据点将移到新位置，同时数据值也在内存中改变。
如图5-1、5-2所示图5-1 被选中的数据点图5-2 修改后的数据点六、条件试验该项功能是对条件试验所观测的数据利用线性回归法来求取初始辐射场强H。
和煤层的吸收系数β。
点击“条件试验”菜单，弹出条件试验数据录入对话框，如图6-1所示。
图6-1 条件试验数据录入利用线性回归算法获得求取初始辐射场强H。
和煤层的吸收系数β。
H。
=52.64dB，β=0.0254dB/m。
并利用计算所得的初始场强和煤层吸收系数计算各个接收点的理论场强值H0。
图6-2为分析结果，图中蓝线为实测值，红虚线为计算所得理论场强曲线，棕色线为衰减系数曲线。
图6-2 条件试验回归分析结果七、参数分析因为条件试验的数据有限，通常在无线电波透视工作时往往利用所有测量值进行分析，通过大量的实测值分析，更能找到适合工作区的电磁参数。
对于电磁参数的分析一般采用三种方法：实测计算法、图解法、回归分析法。
（1）实测计算法选择均匀介质地段设置发射点，距离发射点为若r 1和r 2两点接收场强为H 1和H 2，由磁场表达式可知：θβsin 1011r e H H r -= θβsin 2022r e H H r -= 移项相除，并取对数)(ln 122211r r r H r H -=β 则吸收系数β为：122211ln ln r r r H r H --=β图7-1 实测法计算初始辐射场强H 。
和煤层的吸收系数β（2）图解法由于煤层并非完全均匀，采用选两点实测场强计算出H 。
和β与实际仍存在大的差异，为了求取准确的H 。
和β，可以采用多点测值用图解法求取H 。
和β值。
图解法的原理：将多点实测的H 1，H 2，….H n 值乘上相应的发-收距离r 1，r 2，…r n 作为纵坐标，r 1，r 2，…r n 作为横坐标，作单发射点实测场强曲线图。
由公式122211ln ln r r r H r H --=β 可知，理论上均匀介质形成的lnHr-r 曲线应该是条直线。
我们通过多点实测散点中拾取一条与实测值比较吻合的直线，直线的斜率就是吸收系数β，而r=0时的纵轴的截距就是H 0。
如图7-2所示。
点击“参数分析”->“图解法”，在客户窗口显示 0号记录的实测值lnHr-r 曲线，点击左上角工具栏的按钮，可以用鼠标在图上绘制直线，并计算H 。
和β值。
图7-2 图解法获取初始辐射场强H 。
和煤层的吸收系数β（3）回归分析法采用图解法计算初始辐射场强H 。
和煤层的吸收系数β具有很大的随意性，为了取得好效果，可以采用直线回归分析方法，采用线性回归迭代算法拟合出最佳直线，求取合理的电性参数。
在干扰小、煤层内部无构造情况下，回归分析法可以取得很好的效果，但是对于构造多、干扰多的地段，回归分析法效果不好。
回归分析法原理：线性回归法是用一系列测点，进行最小二乘法意义下的线性拟合。
设有n 个实测的实i H ，i =1 ,2 , ... , n ,令x r i i = i i i r H y lg 20+=实对于均匀介质，n 个实测值的lnHr-r 曲线理论上是条曲线，因此对于这些散点所在的曲线可以采用直线回归方程表示：bx a y +=对于散点的直线回归方程的求解采用最小二乘法。
最小二乘法的出发点是使实际测量数据yi 与拟合直线上对应的估计值的残差的平方和为最小。
即为使值最小，只要使a 和b 的偏导数为零，即可解得a 和b 的值。
()a y x x x y xx i i n i i i ni i n =--===∑∑∑21121 ()b xy n x y xx i i i n i i n=--==∑∑121 式中 ： x n x y n y i i ni i n ====∑∑1111由于实测数据受构造、干扰等很多因素控制，有的散点偏离度比较大，其参与计算求出的直线回归方程与实际情况误差较大，为了获得最佳的拟合直线，需要采用迭代法进行拟合，每次迭代剔除离散大的数据，最终参与计算的散点都是紧密在回归直线附近的，其计算所得的H 。
和煤层的吸收系数β比较准确。
图7-3 线性回归法计算初始辐射场强H。
和煤层的吸收系数β八、层析成像计算上世纪70年代中期，美国已故的测井学家R.J.Lyele等人率先利用直射线理论，把医学CT引入地学领域，把透射层析应用于跨孔电磁波探测的资料处理，推动了全球范围内地下物探层析技术的应用和研究。
层析成像技术在无线电波透视方法中的应用，提高了该方法解释的精度，结合传统的综合曲线分析，有效解决煤层中的构造问题。
图8-1 反演参数（1）绝对衰减法在无线电波透视中，由于综采工作面煤层的倾角都小于25°，发射天线与观测点方向近乎正交，即在θ＝90°时，电磁场的计算公式为：re H H rβ-=0 此式中H 、H 0的单位为微伏，ｒ的单位为米，β的单位为奈培／米。
对上式两边取对数，经变换后可得：βr ＝H 0－H －20lg r式中H 、H 0的单位为分贝，r 的单位为米，β的单位为分贝／米。
如图所示是一个工作面被网格化后的示意图。
把网格化后每个均匀的小块称为一个像素，在此区域内有一条射线y i 穿过了衰减系数分别为x x x n 12,,...,的诸像素，并在这些像素上的截距分别为d d d i i i n 12,,..., 。
这样在第i 条射线路径上则有:βr d x i j j j n==∑1把式（1－5）代入式（１－４）中可得到第ｉ条射线的方程：dx y i j j i j n ==∑1这里 y H H r i i i =--010lg式中 H i ── 第i 次观测的实测场强值。
r i ── 第i 条射线长度，即 r di ij j n ==∑1 。
若进行多重观测，即用多个波源发射，对每个发射点进行多点接收测量，即可得到如下矩阵方程：d d d d d d d d d x x x y y y n n m m mn m m 1112121222121212 ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥ 也就是[]D []X = []Y 式中：[]D ── m ⨯ n 阶系数矩阵，为射线穿过诸像素的截距。
其中D 的元素d i j 是第i 次观测中射线被第j 个像素的截距。
i ＝1，2…m ，m 是射线总条数 （观测次数）。
j ＝1，2… n ，n 是工作面网格化后像素的个数。
[]X ── 是n ⨯ 1阶未知数矩阵，代表诸像素的绝对衰减值。
[]Y── m ⨯ 1阶常数矩阵，是各观测方式下与实测场强有关的常数。
由于方程的建立是基于各像素绝对衰减作用的叠加，因此求得的各像素的绝对衰减系数也就体现了介质的物性。
