数据处理
数据处理是对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度,极大地影响着人类社会发展的进程。
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计算机数据处理主要包括8个方面:
1、数据采集:采集所需的信息。
2、数据转换:把信息转换成机器能够接收的形式。
3、数据分组:指定编码,按有关信息进行有效的分组。
4、数据组织:整理数据或用某些方法安排数据,以便进行处理。
5、数据计算:进行各种算术和逻辑运算,以便得到进一步的信息。
6、数据存储:将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用。
7、数据检索:按用户的要求找出有用的信息。
8、数据排序:把数据按一定要求排成次序。
参考资料来源:百度百科-数据处理
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数据处理对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及,在计算机应用领域中,数值计算所占比重很小,通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。
如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理,技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据(土地、水、气候、生物等各类资源数据),也有大量社会经济数据(人口、交通、工农业等),常要求进行综合性数据处理。
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数据处理的基本方式:
根据处理设备的结构方式、工作方式,以及数据的时间空间分布方式的不同,数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点,应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。
数据处理主要有四种分类方式:
1、根据处理设备的结构方式区分,有联机处理方式和脱机处理方式。
2、根据数据处理时间的分配方式区分,有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。
3、根据数据处理空间的分布方式区分,有集中式处理方式和分布处理方式。
4、根据计算机中央处理器的工作方式区分,有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
参考资料来源:百度百科-数据处理
11.4.3.1 基础地理数据处理和组织
基础地理数据全面反映了数据库覆盖范围内自然地理条件和社会经济状况,可以用于国土资源遥感综合调查中各个专题的空间定位基础。本次遥感综合调查的基础地理数据由浙江省测绘局提供,比例尺为1∶25万,采用经纬度坐标系统,文件记录格式采用MapInfo的TAB格式。它以矢量数据结构描述了水系、等高线、境界、交通、居民地等地形要素,还包括地形图要素间的空间关系及相关属性信息。整套数据共分Areaboul(界线)、Villres(村驻地)、Townres(乡镇驻地)、Text(村、乡镇驻地注记)、Hydroano(水系、山峰、岛屿等注记)、Counres(县级驻地)、Counano(县级驻地注记)、Areares(市级驻地)、Areaano(市级驻地注记)、Bridglk(桥梁)、Mairoalk(高速、国省道公路)、Secroalk(县乡道公路)、Railk(铁路)、Terlkla(等高线)、Respy(居民地)、Hydlk(线状水系)、Hydnt(面状水系)、Merbount(1∶25万图廓)、Counbou(县级行政区域)、Areabou(市级行政区域)等共20层专题要素。
在数据进入GeoDatabase前,首先进行资料预处理,检查1∶25万基础地形图上各级行政区周界是否严格闭合,对不闭合周界要进行封闭处理;检查图上道路段、河流段的连贯性,并将同名线段连成整体,标注名称;检查漏、多点,漏、多线,点、线偏移等情况;检查等高线的错漏情况;检查图件上线条、符号、注记间的避让和压盖情况,对不符合建库要求的进行若干调整。
经过检验、修正的数据,还需要进行标准化处理。所谓标准化,就是指将数据整理为符合已制定的标准的过程,在这里主要是指进入GeoDatabase前的一些预处理,主要对各类数据项进行检查,要求经过初步处理的数据达到类型统一,数字长度统一,计量单位和精度的统一等;并对缺项数据情况进行处理。
最后,将相应的数据进行逻辑分层归类处理,每一个大类根据物理存储的机制(GeoDatabase)和实体的类型(点、线、面、注记)进行图层的划分,将不同的矢量要素类组织为一个矢量要素数据集,将相同专题的要素归类。例如水系数据的点、线、面类型的要素组织成同一个矢量要素数据集,将村驻地、村驻地注记、乡镇驻地、乡镇驻地注记、县级驻地、县级驻地注记、市级驻地、市级驻地注记等点要素组织成一个带文本信息的点注记要素数据集。然后进行相应的投影变换和数据格式转换处理。
11.4.3.2 DEM数据处理和组织
本次系统建库的DEM数据由基础地理数据库中的Terlkla(等高线)层直接在ArcInfo中生成,采用3″相同的分辨率,按照ArcSDE Geodatabase的栅格数据集进行组织和存储。
ArcSDE存储栅格数据的方式与存储几何对象的方式相似。栅格数据存储到ArcSDE数据库时,被转换成ArcSDE的特定格式,在ArcSDE的系统表、用户表中,栅格数据被表示为许多小的二进制大对象(blob)或片(tile),在创建的商业表中增加一个栅格数据字段,字段名只要符合底层数据库的命名规则,可以任意选取。该表中只允许创建一个栅格数据字段,同时创建另外四张新表,表名分别为SDE-raster-9、SDE-blk—9、SDE-aux-9、SDE-bnd-9,同时在表RASTER-COLUMNS中增加相应记录。在SDE-blk-9中存放实际影像的像元数据及其位置,SDE-bnd-9中存放像元尺寸。
11.4.3.3 TM和ETM+遥感影像处理和组织
全省1∶25万TM和ETM+遥感影像图成果由本项目的相应子专题提供,其分幅与编号执行GB/T13989的规定,平面坐标系统采用1954年北京坐标系,投影采用高斯-克吕格投影。将全省所涉及的TM或ETM+数据按照1∶25万的精度镶嵌拼接后,再把它转入到GeoDatabase中去。ETM遥感影像在ArcSDE Geodatabase中的组织和存储机理与DEM同。
另外,利用ArcToolBox工具装载栅格数据,在输入大数据量的遥感影像数据时,经常会出现对话框,提示磁盘空间不够的错误信息。为了避免出现这种情况,本次数据建库时还利用ArcSDE自带的API函数,编制了特定的转换程序,解决了大批量遥感影像数据入库的问题。
11.4.3.4 各个专题数据处理和组织
根据项目总设计书的要求,各个专题成果涉及到矢量图形,其数据格式必须以Arc/Info E00文件格式提交。若用其他GIS系统生成的成果数据,则原则上必须转换成Arc/Info EOO的数据格式后再提交,若所使用的GIS系统不能转换成Arc/Info Coverage或EOO的数据格式,则使用dxf或GB17798-1999《地球空间数据交换格式》所规定的数据交换格式VCT提交成果。其中,以VCT形式提交的数据成果的,必须提交各点、线、面对应的识别码或标识码,各识别码或标识码必须与对应各专题资源成果图的国标或行业编码相同。
各个专题成果若还涉及到其他栅格数据格式,除原始TM数据外,其他遥感卫星数据、航空像片数据、专题解译图像均须以通用的.TIFF格式或ERDAS系统的.IMG格式提交,或使用GB17798-1999《地球空间数据交换格式》所规定的数据交换格式提交。《地球空间数据交换格式》中影像数据交换只是在标准的TIFF或BMP格式之外增加一个文本说明文件。
待以上专题成果中涉及到的空间信息转换成统一的文件格式后,就可分别按照矢量要素数据集、栅格数据集的处理方式在ArcSDE Geodatabase进行入库。
11.4.3.5 元数据处理和组织
国土资源遥感综合调查基础数据库的每一个子库都有自己的元数据(Metedata),包括矢量和栅格数据元数据内容。它存放有关数据源、数据分层、产品归属、空间参考、数据质量(数据精度、评价)、数据、图幅接边方面等信息。元数据主要以文本和HTML或SGML方式存放。
元数据也是一种数据,在形式上与其他数据没有区别。元数据的形式是与元数据内容标准相一致的数字形式,可以用多种方式建立、存储和使用。文本文件是最基本的方法,便于传输给用户;另一种方法是用文本链接标示语言(HTML)编写的超文本文件,或可扩展标记语言(XML)方式,用户可利用浏览器方式(Netscape Navigator、Internet Explorer)去查询它们;还有一种方法是用通用标示语言(SGML)建立元数据(王家耀,2000)。
11.4.3.6 逻辑数据库的扩展
逻辑数据库的扩展是整个系统的主要特点之一,它的意义在于用户可以根据实际的应用需要,自定义自己的空间数据子库,结合数据库中的专题数据库(包括土地利用现状数据库、主要矿产资源数据库、地质灾害环境数据库、近海岛屿数据库、海岸带数据库、地质构造及地壳稳定性数据库、重点城市动态变迁数据库等)制作应用针对性更强的其他专题数据。
数据处理的方法有哪些
一、数据处理方法概述 数据处理是对原始数据进行加工、整理、分析和解释的过程,以便提取有用的信息和建立数据模型。常见的数据处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约和数据可视化等。二、数据清洗 数据清洗是数据处理的基础步骤,主要目的是消除数据中的噪声和无关信息。具体包括缺失值处理、异常...
大数据常用的数据处理方式有哪些
大数据常用的数据处理方式主要有以下几种:1. 批量处理(Bulk Processing): 批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据。批量处理的主要优点是效率高,可以在大量数据上一次性执行任务,从而节省时间和计算资源。2. 流处理(Streaming Processing)...
数据处理包括哪些内容?如何进行?
数据处理包括数据收集、清洗、转换、分析和可视化等内容。1、数据收集:数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现,包括传感器技术、调查问卷、数据库查询等。数据收集需要确保数据的准确性和完整性,以便后续的处理和分析工作能够得到可靠的结果。2、数据清洗:在数据收集过程中,往往会遇到一些问题...
计算机数据处理指的是
计算机数据处理指的是数据的收集、加工、存储和传送的过程。数据处理,数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度,极大地影响了人类社会发展的进程。拓展内容 数据(Data)是对事实、概念或指令的一种表达形式,可由人工...
数据处理包括什么内容
数据处理包括以下内容:数据收集 数据处理的第一个环节就是数据收集。这一过程涉及到从各种来源获取所需的数据信息,确保数据的准确性和完整性。数据收集可以来自多种渠道,如传感器、社交媒体、日志文件等。这一阶段的关键在于确保数据的及时获取以及有效的数据存储手段。数据清洗 在数据收集之后,紧接着进入...
数据处理包括什么内容
数据处理包括数据的收集、整理、转换、分析和存储等多个方面。首先,数据的收集是数据处理的基础。在这一阶段,需要从各种来源获取原始数据,这些数据可能是结构化的,如数据库中的表格数据,也可能是非结构化的,如社交媒体上的文本或图像。数据收集的方法包括问卷调查、传感器采集、网络爬虫抓取等。例如,...
数据处理的三种方法
数据处理的三种方法是:数据清洗、数据转换、数据分析。一、数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正,以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题,这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此,数据清洗是数据分析的第一步,也是最关键的一步。数据清洗的...
简述数据处理及其必要性。
【答案】:数据处理就是根据调查研究的目的与任务,对搜集到的各种数据采用科学的方法进行审核与汇总,使之条理化、系统化,以符合数据分析需要的工作过程。数据处理是连接调查实施和统计数据分析的桥梁,“承上启下”的重要作用使数据处理工作意义重大。主要表现在两个方面:第一,资料处理有利于发现工作中...
数据处理包括什么内容
1、数据采集:采集所需的信息。2、数据转换:把信息转换成机器能够接收的形式。3、数据分组:指定编码,按有关信息进行有效的分组。4、数据组织:整理数据或用某些方法安排数据,以便进行处理。5、数据计算:进行各种算术和逻辑运算,以便得到进一步的信息。6、数据存储:将原始数据或计算的结果保存起来,供...
数据处理的方法有哪些
1. 数据处理的四种基本方法包括列表法、作图法、逐差法和最小二乘法。2. 数据处理涉及数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。3. 数据处理的手段取决于处理设备的结构、工作方式和数据的时间空间分布。4. 不同的数据处理方式需要不同的硬件和软件支持,每种方式都有其独特性,应根据实际需求选择...
乾委致平: 数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输.数据是对事实、概念或指令的一种表达形式,可由人工或自动化装置进行处理.数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等.数据经过解释并赋予一定的意义之后,便成为信息.数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据.数据处理是系统工程和自动控制的基本环节.数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域.数据处理技术的发展及其应用的广度和深度,极大地影响着人类社会发展的进程.
台山市18830178048: 数据处理具体是做什么的? - ?
乾委致平: 数据处理(data processing)是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输.数据是对事实、概念或指令的一种表达形式,可由人工或自动化装置进行处理.数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等.数据经过解释并赋予一定的意义之...
台山市18830178048: 数据处理主要有哪些工作??
乾委致平: 分组 排序 分类 编码
台山市18830178048: 计算机应用数据处理包括有哪些 - ?
乾委致平: ①数据采集:采集所需的信息. ②数据转换:把信息转换成机器能够接收的形式. ③数据分组:指定编码,按有关信息进行有效的分组. ④数据组织:整理数据或用某些方法安排数据,以便进行处理. ⑤数据计算:进行各种算术和逻辑运算,以便得到进一步的信息. ⑥数据存储:将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用. ⑦数据检索:按用户的要求找出有用的信息. ⑧数据排序:把数据按一定要求排成次序. 来自soso百科
台山市18830178048: 数学作业:数据处理的一般过程是( ) - ?
乾委致平: 数据处理的基本过程是收集、整理、描述、分析数据.
台山市18830178048: 数据处理的特点 - ?
乾委致平: 原发布者:一路向前709A套打开Excelkt文件夹下的Excel14A.xlsx工作簿文件,按下列要求操作.1、基本编辑⑴将Excelkt文件夹下的"ScoreA.docx"文件中的数据复制到Sheet1工作表A2单元格开始处.⑵编辑Sheet1工作表A.在最左端插入1...
台山市18830178048: 数据处理的基本方法有哪些? - ?
乾委致平: 典型的计算方法有: 1、列表法 2、作图法 3、逐差法 4、最小二乘法 等等
台山市18830178048: 数据处理的内容包括什么,为下一步不差做好准备,又称插补预处理 - ?
乾委致平: 就是说,对数据进行检验,看数据是否有缺失值、错误值等等.如果有错误值,要修正.有缺失,视情况插补.数据没有问题时,称为clean data ,即干净数据,然后才能进一步分析.否则,如果数据有问题,称为dirty data
台山市18830178048: 计算机数据处理的意义? - ?
乾委致平: 计算机数据处理是假计算机程序运行的前提条件,或者也可以理解为程序运行的本质.