第一部分 简介 前言 3 第一章 欢迎使用 ArcGIS 5 用 ArcGIS 能干什么？ 6 日常事务中各具特色的GIS项目 9 ArcGIS能完成的任务 11 学习ArcGIS的技巧 16 第二章 浏览 ArcCatalog 和 ArcMap ArcCatalog 简介 18 在 ArcCatalog 中浏览数据 19 与数据建立连接 20 ArcMap 简介 24 操作地图 25 浏览地图 26 添加图层 29 添加要素 30 改变图层符号 31 添加标注 34 对地图进行排版 36 保存地图 42 打印地图 43 下一步做什么？ 44 第三章 浏览 GIS 数据 45 地理数据模型 46 要素数据格式 50 第二部分 开发 GIS 项目 第四章 设计 GIS 项目 65 什么是 GIS 分析？ 66 GIS 项目开发步骤 69 设计项目 71 第五章 组织数据库 77 组织项目数据库 78 将数据添加到 Project 文件夹 83 在 ArcCatalog 中预览数据 88 在 ArcMap 中查看数据 93 清理 Catalog 目录树 106 第六章 为分析准备数据 109 数据准备工作 110 什么是坐标系统？ 111 为高程数据定义坐标系统 113 准备脚本环境 121 为river shape文件设置投影 122 把river shape文件输出到地理数据库中 128 数字化古迹公园 130 合并地块层 150 第七章 数据分析 157 分析前的设置 158 勾画允许建厂的区域 159 勾画不允许建厂的区域 163 查找符合位置标准的地块 179 查找空的地块 183 查找道路附近和废水汇合处附近的地块 186 查找满足所需面积标准的地块 196 评估分析结果 200 第八章 展示分析成果 207 设计地图 208 设置地图页面 210 创建全景地图 218 创建适宜地块地图 224 创建最适宜地块地图 230 生成地块报告 242 添加选址标准列表 245 添加地图元素 246 保存并打印地图 260 下一步做什么？ 262

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

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

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

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

1．数据 数据(Data)实际上是描述事物的符号记录。 2．数据库 数据库（Database）是数据的集合，以统一的结构形式存放于统一的存储介质内，可被各个应用程序所共享。 3．数据库管理系统 数据库管理系统(Database Management System，简称DBMS)是负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等功能的一种系统软件

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）

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

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