大数据管理数据处理过程图

化探数据处理成图过程

化探数据处理成图的过程毕武12段新力12黄显义12袁小龙12彭仲秋12李永华12 1?乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐， 830091 2?新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉， 831100 0前言 GeolPAS 软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件功能了解不够，有必要分专题将GeolPAS 处理数据及成图过程做一系统总结，下面就化探数据处理成图的过程做一总结。数据输入 *数据预处理 I I I II 「图件绘「输出… 图1金维地学信息处理研究应用系统（GeolPAS ）图件制作流程 1处理步骤化探处理的成果包括：（1）参数统计表；（2）R 型聚类分析-谱系图；（3）重复样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；（4）点位数据图；（5）地球化学图；（6）直方图；（7）组合异常图；（8）综合异常图；（9）远景区划图；（10）单元素异常参数统计（附表册）；（11）异常剖析（附图册）；（12）综合异常登记卡（附表册）。在GeolPAS 系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤： 1.1数据检查数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。 1.2分析处理重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背景值分析、R 型聚类分析、因子分析。 1.3数据分析原测数据重磁数据处理电法数据处理化探数据处理数学地质数据处理水文地质数据处理

数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。

1.4网格化离散数据网格化、XYZ数据转网格数据 1.5成图点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。 1.6单元素异常参数统计 1.7综合异常登记卡图2化探数据处理成图流程 2具体处理过程

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

扇形统计图单元教学分析

《扇形统计图》单元教学分析（一）教学目标 1．使学生了解扇形统计图的特点与作用，知道扇形统计图可以直观地反映部分数量占总数的百分比。 2．使学生能读懂扇形统计图，从中获取必要的信息，进一步体会统计在现实生活的作用。 3．使学生知道对于同样的数据可以有多种分析的方法．，能根据需要选择合适的统计图，直观、有效地描述数据，进一步发展数据分析观念。（二）内容安排及其特点 1．教学内容和作用。本单元主要包括让学生认识扇形统计图，通过熟悉的事例体会扇形统计图的特点和作用，以及会根据统计的目的和各种统计图的不同特点，选择合适的统计图进行数据描述。具体编排结构如下。学习本单元前，学生已经具备了一定的统计知识。例如，经历简单的收集、整理、描述和分析数据的过程；会根据实际问题设计简单的调查表，能选择适当的方法收集数据；能用条形统计图和折线统计图表示数据；能解释统计结果，根据结果作出简单的判断和预测，并能进行交流。此外，学生刚刚学习了百分数的相关知识，认识了扇形。这两方面的内容为学生学习本单元的知识打下了坚实的基础。本单元继续学习小学阶段的最后一种统计图——扇形统计图。使学生通过熟悉的现实素材，了解扇形统计图的特点和作用，会从扇形统计图中获取必要的信息，进一步体会统计在现实生活的作用。在学习了扇形统计图之后，对已经学过的三类统计图进行整体性的回顾，使学生学会根据统计的目的，结合不同统计图的特点选择合适的统计图进行数据描述，进一步培养学生的数据分析观念。

2．教材编排特点。本单元的编排具有以下几个特点。（1）在学生熟悉的现实生活情境中教学扇形统计图。本单元内容的编排，从学生非常熟悉的生活情境入手，通过百分数的意义引入扇形统计图，由数到形，引导学生根据百分数的意义理解扇形统计图中每一部分的含义，体会扇形统计图可以直观描述各部分占总体的百分比的特点。（2）在比较中凸显条形统计图、折线统计图和扇形统计图各自的特点及适用条件。教材提供了同一题材中三组不同形式的数据，让学生选择合适的统计图描述这些数据。学生通过对三组数据的比较，结合不同统计图的特点和各自的优缺点选择合适的统计图，在分析、比较中选择能直观、有效表示信息的统计图，进一步加深对三种统计图特点的认识。（3）重视从统计图中获取信息、分析信息，提出并解决简单的实际问题。与实验教材相比，本套教材增加了以不同形式的统计图呈现相同信息的练习，例如，根据条形统计图，完成折线统计图；根据条形统计图，完成扇形统计图。通过这样的方式，进一步培养学生从统计图中获取信息的能力，感受不同统计图各自的特点与相互之间的内在联系。（4）突出统计与社会现实的紧密联系，使学生从统计信息中了解社会的变化趋势。本单元的练习中编入了许多与当今社会密切相关的素材，例如，广东省常住人口总数和城镇常住人口的变化情况，电话用户数量的变化情况，网民的城乡结构状态，使学生学会根据统计数据了解相关的社会信息，提高在日常生活中读懂各种统计信息的能力。（三）教学建议 1．注意根据学生已有的知识基础，把握新知识的生成点。本单元的教学，要充分利用学生已有的知识经验，以百分数的意义引出扇形统计图，根据扇形中圆心角的大小决定扇形的大小来理解扇形统计图的特点。 2．注重从统计的意义和作用出发，体会扇形统计图的特点和用途。扇形统计图的优势是能够直观、清楚地反映出各部分数量占总数的百分比。

化探数据处理方法

内蒙古扎赉特旗东芒合矿和哈拉街吐矿化探数据处理及图件编制方法 1 化探数据质量评价的数据处理(分矿区) ⑴统计重采样和重分析抽查样所占样品总数的比例比例 = （重采样和重分析抽查样数/工作样总数）100% ⑵作出SSPS数据文件将重采样和重分析样分别作成SSPS数据文件。文件中列出项目为： ①重采抽查样重采样号元素含量相应的工作样号元素含量 ②重分析抽查样重分析样号元素含量相应的工作样号元素含量 ⑶计算各元素相对误差重采样和重分析抽查样相对误差均按RE(%) = |C1-C2|/0.5×(C1+C2)×100%计算。 C1为重采样或重分析抽查样的分析含量 C2为重采样或重分析抽查样的相应的工作样的分析含量 | |为绝对值 RE(%)≤30%为合格，＞30为超差（不合格）；（Au：RE(%)≤50%为合格，＞50为超差） ⑷计算各元素的合格率 η= （抽查样品中合格的样品数/抽查样品的总数）100% 合格率（η）应＞80%，即这批样品的分析结果是可信的。 ⑸列表表示检查或分析质量结果表××化探重采样抽查各元素的合格率(%) Cu Pb Zn Cr Ni Co Sn V Ag Ti 2 矿区地球化学特征研究的数据处理(以哈拉街吐为例) ⑴作出SSPS数据文件作出下列SSPS数据文件： ①文件1：整个矿区数据文件； ②文件2：矿区地层数据文件； ③文件3：矿区岩浆岩数据文件； ④文件4 ：下二叠统大石寨组（P1d）数据文件； ⑤文件5 ：下白垩统大磨拐河含煤组（K1d）数据文件；

⑥文件6 ：华力西晚期侵入岩数据文件； ⑦文件7 ：燕山期早期侵入岩数据文件； ⑧文件8 ：燕山期晚期侵入岩数据文件； ⑨文件9：已知矿附近一定范围数据文件每一数据文件的内容项目包括：序号野外号 X坐标 Y坐标各元素的含量 ⑵整个矿区和各地质单元（各地层、各岩浆岩）样品各元素含量特征统计统计的参数包括： ①元素含量平均值； ②最大值； ③最小值； ④标准离差； ⑤变化系数（标准离差/含量平均值）； ⑥浓度克拉克值（元素含量平均值/该元素的克拉克值）整个矿区和各地质单元统计结果含量平均值、最小值、最大值用表表示。 ⑶整个矿区和各地质单元样品各元素的概率分布特征统计 ①标准离差 ②峰度 ③偏度 ④概率分布曲线特征 ⑷矿区各地层样品各元素的局域丰度和蚀变-矿化叠加系数特征统计根据地球化学过程的基本定律(A.B.Vstelius,1960),一个矿区地层中元素的“丰度”应该是沉积岩沉积成岩时的初始平均含量，而不应包括后期岩浆、蚀变、矿化作用等地质作用造成的元素含量的增赢或亏损。而矿区内局部地区地层中元素的“局域丰度”，至少应排除最后蚀变-成矿作用叠加的那一部分元素的含量。若本区各地层中元素概率分布及其偏度和峰度特征表明元素呈偏对数正态分布。这说明地层中多数元素都受到了后期不同程度的蚀变-成矿作用的叠加。据此，剔除了不服从正态分布的超差样品(即含量大

化探数据处理成图过程.

化探数据处理成图的过程毕武1、2段新力1、2黄显义1、2袁小龙1、2彭仲秋1、2李永华1、2 1.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，830091 2.新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉，831100 0 前言 GeoIPAS软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件功能了解不够，有必要分专题将GeoIPAS处理数据及成图过程做一系统总结，下面就化探数据处理成图的过程做一总结。 1 处理步骤化探处理的成果包括：(1)参数统计表；(2)R型聚类分析-谱系图；(3)重复样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；(4)点位数据图；(5)地球化学图；(6)直方图；(7)组合异常图；(8)综合异常图；(9)远景区划图；(10)单元素异常参数统计(附表册)；(11)异常剖析(附图册)；(12)综合异常登记卡(附表册)。在GeoIPAS系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤： 1.1 数据检查数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。 1.2 分析处理重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背景值分析、R型聚类分析、因子分析。 1.3 数据分析数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。

1.4 网格化离散数据网格化、XYZ数据转网格数据 1.5 成图点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。 1.6 单元素异常参数统计 1.7 综合异常登记卡图2 化探数据处理成图流程

2 具体处理过程 2.1 数据检查我们的数据处理工作从化验室提供的样品分析报告开始，项目要提供坐标和样品对应的分析数据，坐标我们一般取实际工作中的米单位，系统中默认东西向横坐标为X坐标，不加带号，南北向纵坐标为Y坐标，需要时还要提供样品对应的地质编码，我们拿到这个数据后首先进行数据检查，以确保数据中不出现写错、漏填、负数、0、>等字符，如果有这样的情况要找实验室给予纠正。数据准备好后，我们要把数据转换成TXT后缀的文本文件，这就做好了处理前的准备数据工作。 2.2 分析处理 2.2.1 重复样三层套合方差分析一般是从分析样品的结果中挑出来重复样的分析值，每组四个样品，按如下顺序排列： 11 第一次采样第一次分析 12 第一次采样第二次分析 21 第二次采样第一次分析 22 第二次采样第二次分析结果：三层套合方差分析成果--元素:Cu 三层套合方差分析成果--元素:Au 查表：Fa0.05(18,19)=1.35 Fb0.05(19,38)=1.22 Cu：11.152 > 1.35 1.482 > 1.22 即：F1>Fa F2>Fb Au：10.781 > 1.35 0.483 < 1.22 即：F1>Fa F2

数据分析程序

数据分析程序流程图

数据分析程序 1 目的确定收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，评价和持续改进质量管理体系的有效性。 2 适用范围本程序适用于烤烟生产服务全过程的数据分析。 3 工作职责 3.1 分管领导：负责数据分析结果的批准。 3.2 烟叶科：负责数据分析结果的审核。 3.3 相关部门：负责职责范围内数据的收集和分析。 4 工作程序 4.1 数据的分类 4.1.1 烟用物资采购发放数据：烟用物资盘点盘存、烟用物资需求、烟用物资采购、烟用物资发放、烟用物资分户发放、烟用物资供应商等相关数据。 4.1.2 烤烟生产收购销售数据。 4.1.3 烟叶挑选整理数据：烟叶挑选整理数据。 4.1.4 客户满意：烟厂（集团公司）和烟农满意度测量数据和其他反馈信息。 4.1.5 过程和质量监测数据：产购销过程各阶段检查数据及不合格项统计等。 4.1.6 持续改进数据。 4.2 数据的收集 4.2.1 烟用物资采购数据的收集 a) 烟草站于当年10月底对当年烟用物资使用情况进行收集，对库存情况进行盘点，并填写烟用物资盘点情况统计表保存并送烟叶科； b) 储运科于当年10月底前将烟用物资库存情况进行盘点，送烟叶科； c) 储运站于当年挑选结束后对库存麻片、麻绳、缝口绳进行盘点，据次年生产需要，制定需求计划表，送烟叶科。 d) 烟草站于当年10月底据次年生产需求填报烟用物资需求表，上报烟叶科，烟叶科据烟用物资需求和库存盘点情况，拟定烟用物资需求计划，报公司烤烟生产分管领导批准； e) 烟叶科将物资采购情况形成汇总表，送财务科、报分管领导； f) 烟叶科形成烟用物资发放情况登记表，归档、备案； g) 烟草站形成烟用物资分户发放情况表，烟草站备案。 4.2.2 烤烟产购销数据的收集 a) 烟用物资采购数据收集完成后，由烟叶科填报《烟用物资采购情况汇总表》，于管理评审前上报分管领导和经理。 b) 烤烟生产期间，烟草站每10天向烟叶科上报《烤烟生产情况统计表》，烟叶科汇总后定期上报公司领导层。对所收集的进度报政府或上级部门时，必须由分管领导签字后才能送出。

化探数据处理及图件编制

化探数据处理及图件编制第二节分析方法及质量评述一、分析方法本次扫面和异常查证的全部样品均交由四川省地矿局华阳地矿检测中心测试，根据任务书要求共分析测试元素14种。样品从加工到测试到质量监控均按中华人民共和国地质矿产行业标准DZ0130-1994《地质矿产实验室测试质量管理规范》、ISSN-1870《1?5万区域地质调查及地球化学样品分析方法及质量管理指导性规程》和2002年新疆地勘局试验管理科《1?5万化探样品分析质量过程管理规则报告》进行。14种元素的分析方法见表3,3。二、技术要求 1、报出率十四种元素的总报出率应大于95%。 2、外检样对已测试样品，测试单位按照3%的比率进行外检。 3、分析质量检查及质量监控方案为了有重点地监控元素的分析质量，实验室在送样单位确定的分析元素中，要再选择若干种主要监控元素并根据这些元素在本省制备的全部GRS二级标样中选择四个在元素含量范围及基体组成均为合适的GRD二级标样作为本图幅质量检查监控之用。主要监控元素和二级标样的选择均应和送样单位协商进行。每一大批样品测定完毕后，应将数据交给质量管理人员，对每一小批中插入的四个二级标样及四个重复分析(内部检查)样进行统计计算，并及时绘制日常质量监控图，在日常金的分析工作中，必须进行不小于10%的内检抽查。为满足在一个较大范围的成矿远景区

带内的1?5万图幅的拼接，应对分析的准确度进行检查和考核，为此实验室应在每一个1?5万普查化探项目完成后，分析8个GSD一级标样一次，痕金分析也应用金标样作准确度检查。准确度和精密度计算结果应符合表3,2的要求。 4、微量金由于金元素在自然界中的均匀度和赋存状态对分析检测影响比较大，为确保金元素的分析质量，化验室特采用两种监控措施: 第一，在每一分析批次的50个样品中插入两个国家?级标准物质GBW系列，用以计算实测值与推荐值之间的对数偏差: ΔlgC,lgC,lgC; 定值实测值第二，该地区样品分析结果结束或阶段性结束后，再对高、低异常点进行随机抽样检查约20%. 5、?级标样为严格监控各元素的分析质量，实验室选取了四个不同含量的GRD系列监控样，每批次50个样品密码插入一组，与样品同时分析。然后计算四个监控样实际测定值与监控样定值之间的平均对数偏差X和对数标准差λ(统计结果见表3,2)，其计算公式如下: L n ,lgC,i,1 ΔlgC,lg C-lgCX,L定值测定值 n n22(,lgC)-nX,L,1iλ, n,1 6、重复分析样编码重复采样及重复分析样的编码，两个二级监控样的密码空号均由野外采样单位确定。同时野外采样单位负责重复采样和重复分析结果的方差分析。三、质量评述 1、报出率

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用一、课程编码：课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士三、先修课程：无四、教学目标通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。五、教学方式课堂学习、研讨班与应用实践六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

业务流程图与数据流程图的比较知识讲解

业务流程图与数据流程图的比较

业务流程图与数据流程图的比较一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。

数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同

业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示

《扇形统计图》课标解读

《扇形统计图》课标解读一、课标要求《义务教育数学课程标准（2011年版）》在“学段目标”的“第二学段”中提出：“经历数据的收集、整理和分析的过程，掌握一些简单的数据处理技能”“进一步认识到数据中蕴涵着信息，发展数据分析观念”“在运用数学知识和方法解决问题的过程中，认识数学的价值”“初步养成乐于思考、勇于质疑、言必有据等良好品质”。《义务教育数学课程标准（2011年版）》在“课程内容”的“第二学段”中提出：“经历简单的收集、整理、描述和分析数据的过程（可使用计算器）”“认识条形统计图、扇形统计图、折线统计图”“能读懂简单的统计图表”“结合实际情境，体验发现和提出问题、分析和解决问题的过程”。二、课标解读结合以上学段目标与课程内容，教师在教学本单元的内容时，应着重做好以下几方面的工作。（一）充分利用学生已有的知识基础，把握新知识的生成点在学习本单元知识之前，学生已经学习了经历简单的收集、整理、描述和分析数据的过程；会根据实际问题设计简单的调查表，能选择适当的方法收集数据；能用条形统计图和折线统计图表示数据；能解释统计结果，根据结果做出简单的判断和预测，并能进行交流。此外，学生还学习了百分数的相关知识，认识了扇形。这为新知识的学习打下了坚实的基础。教学时，要充分利用学生已有的知识基础，把握新知识的生成点。例如，在扇形统计图认识的教学时，可以通过百分数的意义引出扇形统计图，根据扇形中圆心角的大小决定扇形的大小来理解扇形统计图的特点，进而理解扇形统计图中每一部分的含义，体会扇形统计图可以直观地反映各部分与总体之间的百分比关系的特点。（二）注重从统计的意义和作用出发，体会扇形统计图的特点与用途教材提供了同一题材中三组不同形式的数据，让学生选择合适的统计图描述这些数据。教学中，要引导学生对三组数据进行比较，结合不同统计图的特点和各自的优缺点选择合适的统计图，在分析比较中选择能直观、有效表示信息的统计图，进一步加深对三种统计图特点的认识。特别地，增强学生对扇形统计图的特点与用途的深刻认识。（三）引导学生根据不同的统计目的和数据特点，合理选择统计图对统计目的和数据的特点进行分析是合理选择统计图、直观有效描述数据的前提条件。教学时，教师要引导学生认真分析，周密思考：要利用这些数据表达什么信息？再结合三种统计图的特点，形成合理选择统计图的一般思考方法。（四）要重视从统计图中获取信息、分析信息、提出并解决简单问题的能力培养教材不仅编入了许多与当今现实生活密切相关的素材，还提供了有利于促进学生从统计图中获取信息、分析信息、提出并解决简单问题的习题。教师在教学中要充分利好这些素材，将培养学生的数据分析观念、解决问题的能力落实在教学的每一个环节之中。例如，教材增加了以不同形式的统计图呈现相同信息的练习（如根据条形统计图完成折线统计图，根据条形统计图完成扇形统计图）。通过这样的练习，进一步培养学生从统计图中获取信息的能力，感受不同统计图各自的特点与相互之间的内在联系。又如，教材引入了“电话用户数量变化情况”“网民的城乡结构状态”等素材，促使学生学会根据统计数据了解相关社会信息，提高在日常生活中读懂各种统计信息的能力。

Mapgis处理化探数据程序与步骤

Mapgis处理化探数据程序与步骤一、安装系统（一）软件拷贝将Mapgis65版以及模拟狗拷贝到计算机某个硬盘中（二）装模拟狗在控制面板界面中通过添加新硬件的方式装好模拟狗，注意不同的示窗操作系统用不同的版本。（三）装Mapgis65 系统打开硬盘中的Mapgis65文件夹，点击Setup按钮，计算机会自动安装，安装过程根据提示进行即可。二、数据预处理（一）数据分类将各元素含量与其对应采样点的坐标分别用Excel表格程序整理好，并按元素分别建立不同的文件夹。（二）数据格式转换 1、将Excel文本格式另存为纯文本格式 2、在Word界面打开某某元素的纯文本数据文件，在编辑菜单下点替换按钮，后将所有数据间的空格在英文状态下用逗号替换。然后将第一行（即元素符号及x、y坐标符号行）改写为“notgrid”，再将数据另存为det文件。三、数据处理与成图（一）高程点标注

1、打开Mapgis 主菜单，选择空间分析下拉菜单的DTM分析。 2、在“文件”下拉菜单中点击“打开三角剖分文件”，后打开某元素数据的det文件。 3、在“模型应用”菜单中选择“高程点标注制图”。 4、在高程点标注显示界面中，分别选择：标注符号及其尺寸大小，标注数据位置、字体大小、颜色、小数位数等。确认后，在“文件”菜单中选择“存数据于点数据文件”保存处理好的高程点数据。（二）离散数据网格化 1、在空间分析下拉菜单的DTM窗口中，在“文件”菜单中选择“打开数据文件”打开前面保存的某元素高程点数据文件。 2、在Grd模型菜单中，选择“离散数据网格化”按钮。 3、在离散数据网格化界面中选择：X、Y坐标的起点、终点、网格间距、网格化方法（一般用距离幂函数反比加权网格化），修改文件换名，后确定。计算机将自动进行数据网格化处理。 4、保存网格化后的数据。（三）无效化处理 1、在DTM窗口中打开已经进行的网格化Grd数据文件。 2、在“文件”菜单中选择“打开数据文件”，打开对应元素的点数据文件。 3、在在Grd模型菜单中，选择“规则网无效化处理”按钮。 4、在裁剪区域选区方式中选择“鼠标选取任意区域”，确认后，用鼠标选取需要勾绘等值线的区域，注意：在最后一个选择点封闭时，通

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

地球化学数据处理与图件编制方法流程

地球化学数据处理与图件编制方法流程编写人:刘红杰 QQ:498236930 内蒙古第三地质矿产勘查开发院

一、指导思想成矿地质背景地球化学研究就是从地球化学特征出发，借助已建立的地球化学信息提取技术，充分利用地球化学调查所获得的海量数据信息，提取有关反应成矿地质背景条件的地球化学信息，并编制相应地球化学图及相应的推断解释图件，为资源潜力评价有关成矿地质背景的研究提供地球化学支撑。二、工作内容（一）基础图件成矿地质背景条件的地球化学信息提取首先是要编制有关基础地球化学图件。主要有： 1. 39种元素（化合物）地球化学图 2. 地球化学组合异常图 3. 地球化学综合异常图（二）解释推断图件地球化学解释推断图件，内容包括： 1. 地球化学推断解译地质图 2. 地球化学找矿预测图三、工作方法（一）数据校正处理由于区域地球化学数据受地理景观、采样介质、分析手段的影响，不可避免的产生明显的系统误差，尤其是涉及到区域性的化探数据，这种误差更为突出。因此，在各省进行数据处理与专题地球化学图编制之前，有必要分别对各元素进行系统误差的处理，以便能更好地反映地质现象和矿产信息。误差处理主要针对图幅间（包括分析批次）明显的系统分析误差（必须处理）和地质景观环境差异影响解释的效果（根据解释的需要确定）。

1. 系统误差特征及处理原则（1）分析误差源，所展示的数据误差与周边数据值具有明显的台阶状。（2）数据误差在空间上具有区域性特点，区域、图幅或分析批次。（3）在数据值的分布上，掩盖了地球化学特征和地质特征展布的延续性和规律性。（4）在数据处理方法上，尽可能地选择线性校正，通过简单的计算可以复原数据。 2. 系统误差处理步骤（1）按原始点位采用符号分级的方式生成元素的符号图，分级方法采用累计频率方式。（2）通过校正图示窗浏览原始数据全图，确定具有明显的数据台阶区域，区域的确定原则是由区域－＞图幅－＞批次；采用图形编辑工具，在图上直接圈定要处理的区域（用面的方式表示）。（3）确定局部图幅和分析批次范围产生的系统误差，校正单元由系统提供的工具直接在显示窗中勾绘，确定完所有需要校正单元，各校正单元的ID需设定为唯一。（4）建立校正单元与处理数据表空间位置索引关系。（5）确定各单元的校正值或校正系数，主要方法是与单元周边数据进行对比分析，部分规律性较复杂的单元可以通过统计规律确定，同时还需考虑地球化学分布的整体空间分布趋势和地质背景；计算方法推荐采用：V ai=A V i+B 其中：V ai为校正点校正后数据，A为校正系数，V i为校正点原始数据，B 校正常数。A与B值的确定参照校正单元周边数据单元（正常的数据单元）确定，可以由经验判断，也可通过统计规律确定。（6）数据校正，可采用SQL语言操作模式或应用软件系统提供的专用工具，按确定的校正值对各校正单元逐一进行计算。元。（5）单元校正计算，以基准单元为基础，应用归一化方法调整其他单元的数据值。计算方法推荐采用： V aij=V ij×(V j/V r)

大数据分析的应用和产品

大数据分析的应用和产品大数据很火。2月18日，微软宣布投资三家中国云计算和大数据公司。2月19日，IBM宣布将与AT&T在大数据分析领域展开合作——AT&T计划贡献出一个全球可访问的移动网络，用来收集数据并将其发送至应用程序；IBM公司则主要致力于生产用于数据管理和分析的软件。 “读心术”、“未卜先知”，都是大数据分析头上的耀眼光环。不管你信不信，“数据”真的会说话。人们在互联网上的一切行为都会留下数据，而通过对这些数据的分析，就能够得到消费习惯、职业、喜好甚至性格等信息。在这些信息的基础上，政府可以治理交通，减少犯罪率，而企业则可以利用这些数据进行有针对性的营销，提升业绩。虽然目前大数据分析还处于发展的初级阶段，要从海量的非结构性数据中提取出有用信息并不是一件容易的事儿，但是很多企业已经开始利用大数据分析并推出了相关的应用和产品。大数据分析究竟能做什么？大数据分析又正在做什么？让我们一起来看看吧！洞察“人类大迁徙” “春运”，被誉为人类历史上规模最大、有周期性的人类大迁徙。过去，我们只是粗略地知道在40天左右的时间里，有几十亿人次的人口流动。现在，随着大数据时代的到来，我们可以描绘出能够揭露更多细节的“迁徙地图”。 2014年的春运，央视首次推出了“据说春运”特别节目，基于“百度迁徙”提供的可视化大数据服务，实时播报国内春节人口的迁徙情况，例如最热门的迁出城市，最热门的迁入城市等等。尽管采用的是大数据这一当前最时髦的科技手段，但浅显易懂的“迁徙地图”，还是几乎让每个老百姓都看得明白。那么，这张“迁徙地图”是如何绘制的呢？原理上其实并不复杂。目前，几乎每个中国人都拥有一部手机，而每部手机每一天基本上都会产生3次与位置相关的数据：既包括来自基站的数据，也包括用户在使用定位、导航等与位置相关服务时产生的数据。因此，只要调

新手学习-一张图看懂数据分析流程

新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。

当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如：数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。目录第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类