1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型（Data Model） 1.3.1 实体联系模型（ER模型） 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）

在计算机领域中，信息载体的各种符号等都看作为数据, 程序设计语言中使用的各种数据都有与之相联系的数 据类型，而数据类型是语言中描述数据结构的机制。 数据类型刻划了数据符号所能具有的值及在其上可施 行的操作。程序中使用的所有数据都必须指定其数据类型。 程序设计语言中为数据指定数据类型的另一目的是为 数据分配规定的存储空间、正确解释与使用数据

对表中数据所进行的所有操作都在数据表视图 中进行。进入数据表视图的方法是:在数据库 设计视图的“表”对象选项卡上选中准备对其 数据进行操作的表对象,然后单击“打开”按 钮。 例如,在“零售商店管理信息系统”数据库设 计视图中,选定“库存数据记录”表对象,单 击“打开”按钮“”,即进入“库存数据记录” 表对象的数据表视图,如图3-1所示。图3-1中所 示数据可以作为需要添加到“库存数据记录” 表中数据的参考

第二章数据表示与指令系统 1数据表示 一、数据表示的确定 1.何谓数据表示 由硬件直接识别和处理(引用)的数据类型, 2.数据表示的主要类型 （1)常用数据表示:定点数、字符串、浮点数等。 （2)高级数据表示:自定义、向量、堆栈数据表示 3.数据表示与系统结构的关系 （1)数据表示是硬件设计基础 （2)数据表示是指令加工的对象

一、地理信息系统的数据 1。地理信息系统的一个重要部分就是数据。 2.数据类型在开发一个特定的GIS时,要根模据应用需求确定对各类数据的要求。 3.数据获取随着GIS产业化的深入发展,越来越多的数据资料被不同数据生产部门数据字化 4.数据质量数据质量是指数据适用于不同应用的能力

数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts