第4章数据预处理

4数据预处理

数据文件建立好之后，还需要对数据进行必要的预处理，因为不同的统计分析方法对数据结构的要求不同。SPSS提供了强大的数据预处理能力——主菜单【转换】，可从变量和个案角度对数据进行全面的处理。

4.1变量的转换与运算

4.1.1可视离散化

离散化（Binning）的意思是把两个或多个连续值放在一个类里面，对所有连续值进行分组。可视离散化指的是给一个度量变量创建一个它的分类变量（creating a categorical variable from a scale variable）。具体操作是：

1)打开Samples文件中的“demo.sav”数据文件，给度量变量income创建一个它的分类

变量inccat2，inccat2序号变量分组为4类—低于$25，$25—$49，$50—$74，$75以上。

2)单击【转换】→【可视离散化】，出现“可视化封装”对话框，选择要离散的变量，单

击继续。

3)设置“生成分割点”，分类数=分割点数量+1

4)点击“生成标签”，表格如图所示

数据视图窗口的最后一列为income的分类变量inccat2。

4.1.2根据已存在的变量建立新变量（变量的计算）

有时候，一个或两个连续变量都不符合正态分布，但通过它或他们计算（转换）出来的新的变量可能就接近正态分布。计算新变量（computing new variables）的具体操作是：1)打开数据文件“demo.sav”，文件中有受试者“现在的年龄”和“已参加工作的年数”

这两个变量，但却没有他们“开始工作的年龄”这个变量，以简单地计算现存的两个变量的差，把这两变量的差值作为一个新的变量为例。

营业收入-利润总额，营运成本

2)单击【转换】→【计算变量】，在打开的“计算变量”对话框中设定“目标变量”，在“目

标变量”对话框中输入目标变量的名称，单击“类型与标签”按钮，在弹出的“计算变量：类型和标签”对话框中设置新生成变量的变量类型与标签。

3)设置新变量的生成表达式。从源变量列表中选择生成新变量所依据的变量，单击按

钮将选中的变量选入“数字表达式”列表中参与模型表达式的构建；如果要用公式计算

新变量，则先从“函数组”列表中选择相应的函数类型，“函数与特殊变量”列表中会

入“数字表达式”列表中参与表达式的构建，再选择生成新变量的各变量。可以利用“数

字表达式”下方的键盘进行数字与符号的输入。

4)设置个案选择条件。单击“如果”按钮，打开“计算变量：If个案”对话框，如选择“包

括全部个案”，则表示变量中的全部个案均参与计算；选择“如果个案满足条件则包括”

单选按钮，则激活个案选择条件设置部分，该部分与新变量的生成表达式的设置方法基

本相同，在此不再赘述。

5)在数据视图窗口出现新变量jobstart

4.1.3产生计数变量

有时，我们需要统计满足某一个条件的个案（观测）的个数，计数变量的功能就是对变量中满足一定条件的个案的个数进行统计，并保存计数结果。具体操作是：

a)打开数据文件，单击【转换】→【对个案内的值计数】，打开“计算个案内的值出

现次数”对话框，

源变量列表

b)选择要进行计数的变量和设置计数变量。在“源变量”列表中选择要进行计数的变

量，单击按钮将其选入“数字变量”列表中。对话框中“目标变量”输入框

用于输入产生的计数变量的名称；“目标标签”输入框用于输入产生的计数变量的

变量标签。

c)定义计数对象。单击“定义值”按钮，弹出“统计个案内的值：要统计的值”对话

框，定义计数对象。用户可以在“值”选项组中选择计数对象（通过设置变量要满足的条件），单击“添加”按钮将其选入右边的“要统计的值”列表中。

◆值：选择该项系统将以用户在下面输入框中输入的值作为计数对象。

◆系统缺失：将把系统指定缺失值作为计数对象。

◆系统或用户缺失：选择该项将把系统指定缺失值或用户指定缺失值作为计数对

象。

◆范围：选择该项后系统将把用户在下面输入框中输入的数值范围内的观测量数

作为计数对象。

◆范围，从最低到值：选择该项系统将把负无穷到用户在下面输入框中输入的数

值范围内的观测量数作为计数对象。

◆范围，从值到最高：将把用户在下面输入框中输入的数值到正无穷范围内的观

测量数作为计数对象。

d)设置个案选择条件。单击“如果”按钮，打开“计算变量：If个案”对话框，如选

择“包括全部个案”，则表示变量中的全部个案均参与计算；选择“如果个案满足条件则包括”单选按钮，则激活个案选择条件设置部分，该部分与新变量的生成表达式的设置方法基本相同，在此不再赘述。

e)单击“确定”后，在数据视图窗口可看到“计数变量”

4.1.4数据的重新编码

对于数值型变量，用户在数据编辑和整理过程中可以对某些变量的一定取值范围内的个案（观测量）进行重新赋值。变量的重新赋值有两种方式：一种是对变量自身重新赋值，另一种是赋值生成新的变量。

1)对变量自身重新赋值

对变量自身重新赋值不产生新变量，变量的新值直接在原来位置替代变量的原值。具体操作是：

a)打开数据文件，选择【转换】→【重新编码为相同变量】，打开“重新编码到相同

的变量中”对话框，选择要重新赋值的变量，移动到“数字变量”列表中。

b)定义旧值与新值。单击“旧值和新值”按钮，弹出“重新编码成相同变量：旧值和

新值”对话框，在“旧值和新值”对话框中进行“赋值配对”的设置

◆“旧值”选项组：该选项组用于设置要改变的值的范围。

◆“”选项组：该选项组用于设置变量的新赋的值。如选择“值”单选按钮，表

示由用户指定该值，用户可在其后的输入框中输入变量的新赋值；如勾选“系

统缺失”单选按钮，表示将把系统指定缺失值作为新赋的值。

c)设置个案选择条件。单击“如果”按钮，设置个案选择的条件，单击确定

d)单击“确定”按钮，在数据视图窗口变量显示新赋的值。

2)赋值生成新的变量

与变量自身重新赋值不同，赋值生成新的变量操作会将变量的新值作为一个新的变量进行保存。具体操作是：

a)打开数据文件，选择【转换】→【重新编码为不同变量】，打开“重新编码为其他

变量”对话框。

b)选择要重新赋值的变量。选择要重新赋值的变量移到“输入变量→输出变量”列表

中，并在“输出变量”选项组中输入输出变量的信息，单击“更改”。

c)定义旧值和新值。单击“旧值和新值”按钮，弹出“重新编码到其他变量：旧值和

新值”对话框。

◆“新值”选项组：若勾选“复制旧值”项，表示系统将不改变旧值。

◆“输出变量为字符串”复选框：若勾选该复选框，系统将把新赋值生成的变量

设定为字符串变量。

d)单击“确定”，就可以对变量重新赋值，赋值产生新的变量在数据视图窗口显示

4.1.5数据的选取（选择符合条件的个案）

“选择个案”可选择数据集中特定的个案或记录，并对所选择的个案或记录进行分析。需要特别注意的是，进行了“选择个案”的操作后，之后所有的分析所针对的个案都是基于所选择的特定个案或记录，直到取消选择个案。

1）随机选择个案在“大约（A）”后的框中输入所选个案的百分比，将实现随机抽取该百分比的个案数。选择“精确（E）”，并在其后的文本框中输入具体的个案数5，在“从第一个开始的个案（F）”中输入100，则表示在第1 至第100 个案中，随机选择5 个个案。

2）基于记录号选择个案（如下图所示）在“观测值”后的文本框中输入个案的范围，比如输入5 和100，则表示选择了第5 至第100 个个案，总共96 个个案。

3）使用筛选器变量选择个案（如下图所示）

黑种人、东北部地区”个案选择。输出选择个案的方式，如下图所示。

在“输出”部分中各选项的作用解释如下。

“过滤掉未选定的个案”：该选项为默认选项，不删除未选定的个案，只是过滤掉未选定的个案，未选定个案仍在数据集中，该效果如之前所述。

“将选定个案复制到新数据集”：将对选定的个案生成一个新的数据集，数据集的名称由使用者自己命名。

“删除未选定个案”：在当前数据集中删除未选定个案而只留下选定个案，该选项不推荐使用，除非使用者非常确信以后不再需要分析未选定个案。

综上所述，“选择个案”功能可实现对特定个案的选择，并基于所选定个案进行统计分析和建模。

4.1.6缺失数据的处理

很多情况会导致缺失值的产生，缺失值的产生会给数据分析带来很多问题，所以需要对缺失值进行处理。SPSS中缺失数据的处理即缺失值的替代操作，把以前缺失的数据按某种方法生成一个新的数值，补上。具体操作是：

1)选择【转换】→【替换缺失值】，打开“替换缺失值”对话框。

2）选择要替换缺失值的变量。选择含有缺失值的变量，移到“新变量”列表中，系统会自动生成用于替代缺失值的新变量。如果用户希望自定义新变量的名称，可以在“名称”输入框中输入自定义变量名称，单击“更改”按钮完成设置。

2)选择缺失值替换的方法。在“方法”下拉列表中有以下几种方法可供选择：

◆序列均值：选择该方法表示，系统将使用所有非缺失值的平均数替代缺失值。

◆临近点的均值：系统将使用缺失值临近的非缺失值的均值替代缺失值，用户可以在

“附近点的跨度”输入框中定义临近非缺失值的个数。

◆临近点的中位数：系统将使用缺失值临近的非缺失值的中位数替代缺失值，同样可

以在“附近点的跨度”输入框中定义临近非缺失值的个数。

◆线性插值法：系统将使用缺失值相邻两点的中点处的取值替代缺失值。

◆点处的线性趋势：系统将采取线性拟合的方法确定替代值。

3)单击“”按钮，完成缺失值替代操作。数据视图窗口保存了新生成已替换缺失值的变量。

4.1.7计算两日期之间的时间长度（working with dates and times）

1)由含日期或时间的字符型变量创为日期变量；

2)通过合并包含不同日期或时间的变量，创建成一个新的时间变量；

3)从时间或日期变量中添加或除去观测值；

4)从时间变量中摘除一部分，如月/天/年改为月/天

具体操作如下：

1)打开数据文件“”，单击【转换】→【日期和时间向导】

4.2数据的分类汇总

所谓的数据分类汇总就是按指定的分类变量对个案（观测量）进行分组并计算各分组中某些变量的描述统计量。如案例要求按性别分别输出数学和物理成绩的均值，以此分析不同性别的学生对知识的掌握程度。数据分类汇总的具体操作方法是：

1)单击【数据】→【分类汇总】，打开“汇总数据”对话框。

2)选择分类变量与汇总变量。从源变量列表中选择分类变量，移动到“分组变量”列表；

从源变量列表中选择要进行汇总的变量，移到“变量摘要”列表。变量摘要类似变量的描述统计量的标签。

3)设置汇总变量。在“变量摘要”列表中选中汇总变量，单击“函数”按钮，在弹出的“汇

总数据：汇总函数”对话框中选择汇总函数的类型；单击“变量名与标签”按钮，在弹出的“汇总数据：变量名称…”对话框中设置汇总后产生的新变量的变量名与变量标签。

如果用户希望在新变量中显示每个类别中个案（观测量）个数，可以勾选“个案数”复选框，并在其后的“名称”输入框中输入相应变量的名称。

4)进行相应的设置。

◆“保存”设置该选项组用于设置汇总结果的保存方式。

勾选“将汇总变量添加到活动数据集”，系统会将分类汇总的结果保存到当前数据集；

勾选“创建只包含汇总变量的新数据集”，

勾选“写入只包含分类汇总变量的新数据文件”

◆“适用于大型数据集的选项”选项该选项组用于设置对于较大数据集时的处

理方式。

勾选“文件已经按分组变量排序”，表示数据已经按照分组变量进行了排序，系统将不再进行排序操作；

勾选“在汇总之前排序文件”，系统会在进行分类汇总前按照分组变量对数据进行排序。

5)单击“确定”按钮，数据视图窗口显示按分组变量分类汇总后的数据文件。

练习题

4.1 当某题选了“否”答案后，则直接跳转到指定的题，从这一题开始作答，针对这样的问题，该如何对它进行设置？——进行缺失处理。

参考文献

[1]PASW Statistics—Help菜单下的教程

[2] SPSS宝典（第2版）

[3]SPSS统计分析从入门到精通

第三章 空间数据采集与处理练习..

一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是： A．整体内插法 B．局部内插法 C．移动拟合法 D．邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是： A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是： A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是： A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是： A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中，手工方式主要是用于录入： A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据

7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行： A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是： A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是： A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式： A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是： A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是： A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差

《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理

数据采集与预处理教案

通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。 二、任务实施； （1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。 图4-8 启动OpenRefine服务 （2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。 （3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。 （4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。 图4-9 删除多余信息 （5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。 （6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。 （7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。 同理，可以对其余几列执行类似操作。 （8）操作记录及结果如图4-45所示。 （9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。 （10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。 （11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。在界面右上

第三章SPSS数据预处理

第三章SPSS数据的预处理 为什么查进行预处理 在数据文件建立之后，通常还需要对分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中必不可少的一个关键步骤。数据的预加工处理服务于数据分析和建模，主要包括以下几个问题： 数据的排序 变量计算 数据选取 计数 分类汇总 数据分组 数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。 3.1 数据的排序 3.1.1数据排序的作用 3.1.2 数据排序的基本操作 将观测量按照统计分析的具体要求进行合理的分类整理是数据文件整理的重要工作。仍以文件“研究生．sav”来说明，观测量分类整理的基本操作步骤如下： (1)执行Data→Sort Cases (观测量分类) 命令，打开Sort Cases对话框。 (2)从源变量列表框中选择一个或几个分类变量，单击中间的箭头按钮将它们移入Sort by框中，不妨称移入该框的变量为By变量。选择By变量的意义是将按这个变量对观测量进行分类整理。如果选择了几个By变量，从上至下依次称为第一By变量、第二By变量等。分类整理将按每一个By变量层叠分类整理。例如，选择了两个分类变量，sex为第一By变量，score为第二By变量，在sex的每一个分类中观测值将按score分类。 (3)在Sort Order栏中选择一种排序方式。如对某分类变量选择Ascending (升序)，则在Sort by框里该变量名之后用连线连接Ascending；如选择Descending (降序)，该变量名连接Descending。各分类变量的排序方式可以不同。 (4)以上选择确定后，单击OK，返回数据窗口，分类排序结果显示于数据窗口内。 此外，对字符串变量按分类次序大写字母将优先于小写的同一字母。在我们引用的数本来有一个Order (序号) 变量，它的值为自然数顺序。按照某些By变量分类后，要将文件恢复成原来的顺序，可以再用Order作为By变量执行观测量分类即可。如果文件缺少这样一个变量，经过分类的文件将不能恢复原状。SPSS的许多系统数据文件中都包含一个标志观测量序号的“id'’(单词identity的头两个字母)变量，它就可以起到这个作用。

Microsoft Word - 第二章 数据预处理

由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？ 数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。 数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。 所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。 不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于

数量生态学(第二版)第2章 数据处理

第二章数据的处理 数据是数量生态学的基础，我们对数据的类型和特点应该有所了解。在数量分析之前，根据需要对数据进行一些预处理，也是必要的。本章将对数据的性质、特点、数据转化和标准化等做简要介绍。 第一节数据的类型 根据不同的标准，数据可以分成不同的类型。下面我们将介绍数据的基本类型，它是从数学的角度，根据数据的性质来划分的；然后叙述生态学数据，它是根据生态意义而定义的，不同的数据含有不同的生态信息。 一、数据的基本类型 1、名称属性数据 有的属性虽然也可以用数值表示，但是数值只代表属性的不同状态，并不代表其量值，这种数据称为名称属性数据，比如5个土壤类型可以用1、2、3、4、5表示。这类数据在数量分析中各状态的地位是等同的，而且状态之间没有顺序性，根据状态的数目，名称属性数据可分成两类：二元数据和无序多状态数据。 （1）二元数据：是具有两个状态的名称属性数据。如植物种在样方中存在与否，雌、雄同株的植物是雌还是雄，植物具刺与否等等，这种数据往往决定于某种性质的有无，因此也叫定性数据（qualitative data）。对二元数据一般用1和0两个数码表示，1表示某性质的存在，而0表示不存在。 （2）无序多状态数据：是指含有两个以上状态的名称属性数据。比如4个土壤母质的类型，它可以用数字表示为2、1、4、3，同时这种数据不能反映状态之间在量上的差异，只能表明状态不同，或者说类型不同。比如不能说1与4之差在量上是1与2之差的3倍，这种数据在数量分析中用得很少，在分析结果表示上有时使用。 2．顺序性数据 这类数据也是包含多个状态，不同的是各状态有大小顺序，也就是它一定程度上反映量的大小，比如将植物种覆盖度划为5级，1=0~20%，2=21%~40%，3=41%~60%，4=61%~80%，5=81%~100%。这里1~5个状态有顺序性，而且表示盖度的大小关系。比如5级的盖度就是明显大于1级的盖度，但是各级之间的差异又是不等的，比如盖度值分别为80%和81%的两个种，盖度仅差1%，但属于两个等级4和5；而另外两个盖度值分别为41%和60%，相差19%，但属于同一等级。顺序性数据作为数量数据的简化结果在植被研究中有着较广泛的应用，但在数量分析中，这种数据所提供的信息显然不如数量数据。因此，使用并不十分普遍。 3、数量属性数据

ENVI对SAR数据的预处理过程(详细版)资料

E N V I对S A R数据的预处理过程(详细版)

一、数据的导入： (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats- >ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820- H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。 注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。 (6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。

二、多视 单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的 SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制 SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。 (1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击 Input file 按钮，选择一景 SLC 数据（前面导入生成的 ALOS PALSAR 数据）。 注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选择*.*。 (3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击 Look 按钮可以估算视数。

数据采集和数据预处理

数据采集和数据预处理 3.2.1 数据采集 数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。在需求侧管理专业化采集中，` 采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。 （1）网络信息采集模块。网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。 （2）关系数据库采集模块。该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。可按照预设任务进行自动化的信息采集处理。 （ 3）文件系统资源采集模块。该模块可以实现对文件系统中各种文件资源（包括网页、XML文件、电子邮件、Office文件、PDF文件、图片、音视频多媒体文件、图表、公文、研究报告等）进行批量处理和信息抽取。 （ 4）其他信息源数据的采集。根据数据源接入方式，利用相应的采集工具进行信息获取、过滤等。 3.2.2 数据预处理 数据预处理的本质属于数据的“深度采集”，是信息数据的智能分析处理。利用网页内容分析、自动分类、自动聚类、自动排重、自动摘要/主题词抽取等智能化处理技术，对采集到的海量数据信息进行挖掘整合，最终按照统一规范的组织形式存储到DSM数据仓库，供图1 系统体系结构分析研究使用。数据预处理的工作质量很大程度上决定最终服务数据的质量，是DSM类项目（如，DSM项目全过程管理、有序用电方案评价等）深度分析的重要基础。在数据智能分析处理中，主要包括：1）自动分类，用于对采集内容的自动分类；2）自动摘要，用于对采集内容的自动摘要；3）自动排重，用于对采集内容的重复性判定。 ************************************** 电力数据采集与传输是电力系统分析和处理的一个重要环节。从采集被测点的各种信息，如母线电压，线路电压、电流、有功、无功，变压器的分接头位置，线路上的断路器、隔离开关及其它设备状态、报警、总有功功率、事件顺序等，对电力系统运行管理具有重要作用[ 1]。********************************** 电力信息的数据采集与集成 电力作为传统[业，其下属分系统众多，因而数据的种类也相当繁杂。数据类型包括工程

ENVI对SAR大数据地预处理过程(详细版)

一、数据的导入： (1) 在Toolbox 中，选择SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats->ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击Leader/Param file，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击Data list，选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820-H1.1__A文件 (4) 单击Output file，选择输出路径。 注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC” (5) 单击Start 执行，最后输出结果是ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。 (6) 可在ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的SAR 图像文件。

二、多视 单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。 (1) 在Toolbox 中，选择SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击Input file 按钮，选择一景SLC 数据（前面导入生成的ALOS PALSAR 数据）。 注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选择*.*。 (3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击Look 按钮可以估算视数。 (4) Border Resize 选项，选择此项，会对检测结果边缘中的无效值，进而重新计算输出图像的大小。这里不选择。 (5) 输出路径会依据软件默认参数设置自动添加或自行修改，单击Start 按钮执行。 (6) 计算完之后在Display 中显示结果，可以看到图像的斑点噪声得到的抑制，但是降低了空间分辨率

数据导入和预处理系统设计与实现

数据导入和预处理系统设计与实现 传统数据仓库随着Hadoop技术的发展受到巨大挑战,Hadoop从最初解决海量数据的存储难题,到现在被越来越多的企业用来解决大数据处理问题,其应用广泛性越来越高。本文主要研究基于Hadoop系统对传统数据库数据和文本数据进行迁移,帮助传统数据仓库解决在大数据存储处理等方面遇到的难题,同时依靠Hadoop的扩展性提升数据存储和处理的性能。论文中系统根据现今传统数据仓库的应用情况及Hadoop大数据平台的前景预测,针对传统数据仓库已无法满足用户需求的问题,设计出传统数据仓库与基于Hadoop的hdfs文件系统协作进行数据存储与处理的架构,同时解决企业用户数据控制权限的要求。系统分为四个部分,数据管理、数据预处理、系统管理和发布管理提供从数据导入到数据控制,数据预处理最终实现数据发布共享的功能。 系统的主要功能是采集数据和对采集到的数据进行预处理,系统设计成能够对多种类型的数据进行采集和预处理,同时系统能够实现很好的扩展功能,为系统中增加机器学习算法节点对数据进一步挖掘处理提供了可能。系统采用当下流行的Hadoop基本架构,同时结合Haddoop生态圈中的数据仓库Hive和数据迁移工具Sqoop进行数据的迁移和处理。在一定程度上能够满足企业的基本需求。系统以Web系统的方式实现,方便用户使用,在实现Web系统时采用成熟的ssm框架进行开发,保证系统的稳定性。 系统从企业的实际需求出发,同时充分考虑传统数据库在企业中的应用,设计实现基于Hadoop的数据管理平台原型,为企业提供实际应用指导。本论文从系统实现的背景、系统系统需求、系统设计、系统实现以及系统测试五大模块对系统进行了全面详细的论述,全面阐述了系统实现的意义,有一定的实际应用指导意义。

数据预处理实验1

重庆交通大学信息科学与工程学院 实验报告 班级：曙光1701班 姓名学号： 实验项目名称：数据导入与预处理实验一 实验项目性质：验证性、设计性 实验所属课程：《数据导入与预处理》实验室(中心)：语音楼八楼 指导教师： 实验完成时间： 2019 年 11 月 1 日

一．实验目的 1.了解和掌握数据库的恢复，数据库数据的变换，数据的统计以及可视化；掌握Json数据集的API下载方法，数据提取，以及导入其他数据结构的方法。 2.了解和掌握不同数据格式之间的转换方法；掌握用计算机编程语言实现数据的格式转换以及数据信息的提取。 二．实验要求 1.安装Mysql数据库，以及mysql workbench客户端， 2.下载对公众开放的安然(Enron)公司的电子邮件数据集。 下载地址： 3.在mysql中恢复Enron数据库。 4.数据统计每一天和每一周发邮件的数量，并用可视化软件实现可视化。 5.采用iTunes API做个小实验，利用关键词来生成JSON数据结果集。iTunes是由Apple公司提供的一个音乐服务，任何人都可以利用iTunes服务来查找歌曲、艺术家和专辑。在查找的时候需要把搜索关键词添加到iTunes API URL的后面。URL中，=后面的是搜索关键词，是一个乐队的名字，the Growlers。注意：URL中用+代替空格字符，URL不允许包含空格字符。

iTunes API 会根据提供的关键词从音乐库中返回50个结果。整个结果集形成一个JSON文件，每一条音乐信息中的元素，以名字-值的格式存放在JSON文件中。 The Growlers Apple iTunes的开发文档： 6.使用一种熟悉的语言，编写程序，将下载下来的the Growlers的所有音乐的歌名提取出来，并可视化显示。 三、需求分析 1.提取出安然公司数据集中的每天的阅读量和每周的阅读量，并画出趋势图 2.提取出iTunes中的trackname数据 四、实验过程 1.安装好Mysql和Mysql Workbench

05-数据的产生、导入与预处理测试试卷

测试试卷 模块1：单选题 1 大数据的数据仓库工具是（C） A MapReduce B HDFS C HIVE D Spark 2 目前国内外大数据对实时计算和挖掘分析的流行工具（D） A MapReduce B HDFS C HIVE D Spark 3 下列哪一项是华为的大数据解决方案产品（D） A CDH B MapR Hadoop C Apache Hadoop D FusionInsight Hadoop 4 通过将以下什么工具与Hadoop集群整合后，可以查看Hadoop集群中每个Master/Slave节点的运行状态（A） A Ganglia B Zookeeper C HIVE D Spark 5 用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具是（B） A Zookeeper B Sqoop C HIVE D Spark 6. 在sql的查询语句中，用于分组查询的语句是（ C ）。 a）order by b）where c）group by d）having 7、在“学生情况”表中，查询计算机专业、助学金大于40元的学生的姓名，正确的语句是（ C ）。 a）select 姓名from 学生情况where 计算机.and.助学金<40 b）select 姓名from 学生情况where 专业=“计算机”.or.助学金>40 c）select 姓名from 学生情况where 专业=“计算机”.and.助学金>40 d）select 姓名from 学生情况where 专业=“计算机”.and.助学金<40

8、下列sql语句中，修改表结构的是（ A ）。 a）alter b）create c）desc d）rename 9、已知职工表emp有工号e_no和工资e_sal两个字段。从职工关系中检索所有工资值,要求在输出结果中没有重复的工资值,则sql的命令语句能实现上述功能的是（ B ）。 a）select all e_sal from emp b）select distinct e_sal from emp c）select e_sal from emp d）select e_sal where emp 10、请选出属于dml的选项（C ）---数据操纵语言（Data Manipulation Language, DML） a) truncate b）creat c）delete d）commit 11 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 12. 关于基本数据的元数据是指: (D) A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息; D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息. 13. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C) A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别; B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高; C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高; D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量. 14. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A) A. 数据仓库开发要从数据出发; B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确; C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发; D. 在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式 15. OLAP技术的核心是: (D) ----OLAP联机分析处理 A. 在线性; B. 对用户的快速响应; C. 互操作性. D. 多维分析;

数据挖掘：数据探索和预处理方法

目录CONTENTS 0102 数据探索 ?数据质量分析 ?数据特征分析数据预处理 ?数据抽样?数据清洗?数据变换

目录CONTENTS01数据探索数据质量分析 数据探索 ?数据质量分析 ?数据特征分析 数据预处理 ?数据抽样 ?数据清洗 ?数据变换

1）缺失值的属性有哪些2）属性的缺失数3）缺失率 数据质量分析包括很多内容，这里我们主要介绍缺失值分析和异常值分析 1）简单统计量分析2）三倍标准差原则3）箱型图分析 数据质量分析 缺失值分析内容异常值分析方法

titanic.csv是数据挖掘的典型案例，对其进行缺失值分析 A B 1=file("D:/KDD/titanic.csv").import@qtc() / 导入xls 数据2=A1.fname()/数据的属性 3=A2.((y=~,A1.align@a([true,false],!eval(y))))/按照是否缺失分组 3=A2.new(~:col,A3(#)(1).len():null_no,A3(#)(2).len():no_null,round(null_no/A1.len(),3):null_rate) 4/统计属性的缺失数，未缺失数，缺失率。 A4 A1 A2A3 缺失值分析

箱形图 A B 1=file("D:/KDD/catering_sale.csv").import@tc() 2=A1.(sales).median(:4)/返回数据分4份的各分位点 3=A2(3)-A2(1)/四分位距 4=A2(1)-1.5*A3/下四分位数 5=A2(3)+1.5*A3/上四分位数 6=A1.select(salesA5)/选出异常值 使用箱型图原理找到catering_sale.csv中销量的异常值 A1~A6结果异常值分析

第二章_原始数据的处理方法

第二章原始数据的处理方法 原始数据的处理是数据分析中极为重要的容。在本节中，我们将介绍原始数据的来源及其特点，着重阐述原始数据初始变换的几种方法，并利用例子进行演示。 第一节原始数据的来源及其特点 原始数据一般包括反映自然资源区域特征，如海况、气象、水文、地形、地貌、动植物等；反映区域社会经济条件和生产力水平，如人口及其人口密度、捕捞劳力、海域面积、渔船数量、渔船功率以及渔业总产值、捕捞产值、养殖产值等。原始数据按其性质大体可分为（1）科学实验和观测数据；（2）社会经济统计数据；（3）生产经验数据；（4）有关部门的决策和目标数据；（5）定性资料的量化数据等。 不同的数据有不同的来源。但归纳起来，主要的来源有：（1）国家统计部门和行业部门的历年统计资料，这些多为社会经济指标；（2）有关业务部门的历年观测数据及其科学实验报告，这些多数为自然因素指标，如东海区渔业资源和环境观测数据；（3） 选择有代表性的单位或年度，进行实地典型调查所得的数据；（4）区域规划部门通过收集、调查、观察和计算积累的数据；（5）调 查访问有实践经验的劳动者、生产技术人员、科研人员以及管理人员所得的数据；（6）国家有关部门制定的发展规划、建设方案等决策数据；（7）其它方面的数据。我们将以上所获得的各种资料和数据成为原始数据。这些数据来源不同，其类型也不同。 从利用分析的角度来看，这些数据有以下几个主要特点：

（1）不同的量纲。如渔业产值为元，渔业产量为公斤，水温为摄氏度，作业时间为天，航程为海里，捕捞努力量为吨、千瓦、艘、人数，CPUE 为吨/天、吨/ 小时、吨/千瓦等。 （2）数量级大小相差悬殊，有的数字仅是小数级，有的数字大到亿万。如渔业产值以亿万元或万元计算，而劳动生产率只有几十元到几百元；渔业资源量上千万吨或几万吨等。 （3）大部分数据有一定的随机性，特别是统计或观测的时间序列或偶测值，不论是自然指标还是经济数据，都有随机变化，均有明显的摆动。 （4）大量数据具有一定的灰色度，运用上述方法收集来的数据绝大多数是区域各样点的平均值或统计值，在时间上或空间上并不是一个确切的白色参数，而是一个有上限、下限的灰色数。如某调查船进行的渔业资源和环境调查，其所得的数据只能是某一点某一时刻的数据值，但由于条件和仪器设备的限制会使数值产生误差，这一误差值的多少无法知道，因而产生了灰区。如某年某区的降水量，是该区各次实际观测纪录的平均数，由于测量方法不同和在时间计算上引起的误差等，是无法知道的。同样的问题在一些经济统计数字中也存在。因此，严格地说，收集来的数据绝大多数是灰色参数，都具有不同程度的灰色度。 第二节原始数据白化和初始变换的几种方法 一、原始数据的取值和白化 对于绝大多数灰色参数来说，需要进行白化或淡化处理，以提高白色度，减少灰色度。也就是说通过信息的不断补充，使灰色参数逐渐成为一个比较接近实际的数值。数据白化处理的方法主要有： （1）直接采用距样点最近观测站的多年平均值。例如海水温度和盐度等，可采用多年来的观测平均值或近几天的平均值。 （2）根据各个因素指标的等值线图，利用插入法计算其数值。如表层水