油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。对 空间数据则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解 释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确的处 理，对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。空间数据 结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构， 才能正确有效地使用系统

数据库运行过程中,有一系列工作要作:我们希望没有授权的用户不能操纵数据库,此为的安全性;我们希望被授权的用户在出现更新错误时能保持数据的完整性,此为数据库的完整性控制;我们希望了解数据库的整体情况可以查询系统目录;我们希望数据库遇到故障时把损失降低到最小程度,此为数据库恢复。 2.2.1安全性 2.2.2完整性约束 2.2.3系统目录 2.2.4数据库恢复

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理

 空间数据采集的主要任务  GIS的数据内容  GIS的数据来源  现行主要数据采集方法 ❑ 定位设备 ❑ 数字化设备 ❑ 数据交换 ❑ 其它  空间数据编辑与处理的主要内容  如何选择空间数据及其输入方式？

交叉表查询是 Access支持的另一类查询 对象。交叉表查询显示来源于表中某个字段 的总结值(合计、计算以及平均),并将它 们分组,一组列在数据表的左侧,另一组列 在数据表的上部。例如,在“零售商店管理信息 系统”数据库的“销售数据记录”表中,如果 希望得到各个销售人员的销售总金额一览表 ,就需要应用交叉表查询来实现。可以看到 ,交叉表查询运行的显示形式,是作为数据 源的表转置后形成的数据表。即,将数据源 表中的某一字段数据作为交叉表查询的字段 名,某几个字段数据作为分类汇总的依据, 某一个字段数据被汇总计算后显示在各自的 字段下

第1章数据库原理概述 1.1数据库技术的发展 1.2数据库系统的组成 1.3数据库体系结构 1.4数据模型 1.5-r方法 1.6关系数据库设计理论 1.7数据库设计步骤 1.8关系数据库设计实例

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定

6.5 数据库的物理设计 6.5.1 数据库的物理设计的内容和方法 6.5.2 关系模式存取方法选择 6.5.3 确定数据库的存储结构 6.5.4 评价物理结构 6.6 数据库的实施 6.7 数据库运行与维护 6.8 小结