正确收集数据，科学分析数据
在当今的信息社会里，数据是一种重要的信息，能够利用数据信息和对数据进行处理已成为信息时代每一位公
民必备的素质。统计主要研究现实生活中的数据，它通过收集、整理、描述和分析数据来帮助人们对事物的发展作出合理的判断。
问题探究1
如果要了解全班50位同学对新闻、体育、动画、娱乐、戏曲五类电视节目的喜爱情况，你会怎么做？
普查：对所有考察对象所做的调查。
讨论1：从上面的数据中你能看出全班同学喜爱各类节目的情况吗？怎样才能很清楚地看出全班同学喜爱各类节
目的情况？
统计中经常用表格整理数据，用统计图来描述数据。常用的统计图有条形图、扇形图。
根据上面的调查问卷，整理调查结果，列出统计表，画出条形统计图。
讨论2：你能根据上表和图说出全班同学喜爱五类电视节目的情况吗？
讨论3：如何根据百分比画出相应的扇形图？
问题探究2
某校有2000名学生，想要了解全校学生对新闻、体育、动画、娱乐、戏曲五类电视节目的喜爱情况，怎样进行调查？
抽样调查：只抽取一部分对象进行调查，总体中每一个个体都有相等的机会被抽到，然后根据调查数据推断全体对象的情况。
讨论1：抽取多少名学生进行调查比较合适？被调查的学生又如何抽取呢？
如果抽取的学生人数很少，那么样本就不能很好地反映总体的情况。如果抽取的学生人数很多，必然花费大量的时间精力，达不到省时省力的目的。因此在进行抽样调查时抽取的个体数目要适当，样本中个体的数量称为样本容量，比如本问题可以在各年级中随机抽取100名同学比较适合，即样本容量为100。
讨论2：从表中可以看出什么信息？
从表格中可以看出，喜爱娱乐节目的学生最多，为37%，据此可以估计这个学校中喜欢娱乐节目的最多，约为37%左右。类似的，可以估计这个学校的学生喜欢其他节目的百分比。
问题探究3
某地区有500万电视观众，要想了解他们对新闻、体育、动画、娱乐、戏曲五类电视节目的喜爱情况。
（1）能不能用问题2中对学生的调查数据直接去估计
整个地区电视观众的情况呢？
用对学生的调查数据去估计整个地区观众的情况是不合适的。因为学生、成年人、老年人喜欢的电视节目往往有明显的不同，所以要了解整个地区的观众的情况，需要在更大范围内抽取样本。
（2）如果抽取一个容量为1000的样本进行调查，你会怎样调查？
由于各年龄段对节目爱好有明显的不同，而同一个年龄段对节目的喜爱又存在共性，因此可以对青少年、成年人、老年人各个人群分别独立进行简单随机抽样，使每个年龄段都能抽取一定的人数来代表所在的人群，然后汇总调查结果。若青少年、成年人、老年人的人数比为2：5：3，则可以按下表抽取。
讨论1：从上表中可以大致估计整个地区观众对五类节目的喜爱情况，你能谈谈吗？
讨论2：由表中的数据，可以估计各个年龄段中观众对某类节目喜爱的情况吗？
不能。因为不同年龄层抽取的人数不相等。
可以根据不同年龄层中喜爱某类节目的百分比来估计。
讨论3：由上面的调查结果，你能描述整个地区观众随着年龄的增长爱好娱乐类和动画类节目的百分比的变化情况吗？
用折线统计图。
活动总结：全面调查和抽样调查是收集数据的两种方式。全面调查收集到的数据全面、准确，但一般花费多、耗时长，而且某些调查不宜用全面调查。抽样调查具有花费少、省时的特点，但抽取的样本是否具有代表性，直接关系到对总体估计的准确程度。
（作者单位：苏州市吴江区实验初中）
Python科学计算与数据处理—绘制精美的图表 Matplotlib是python中最著名的绘图库。matlab提供了一套类似于MATLAB的命令API，非常适合交互式绘图。 而且可以作为绘图控件方便地嵌入到图形用户界面应用程序中。 它的文档非常完整，在图库页面中有数百个缩略图。打开后，有源程序。 因此，如果你需要画一个特定类型的地图，你基本上可以通过浏览、复制和粘贴来完成。 显示页面地址:快速绘图快速绘图matlab plot库的pyplot子库提供了一个类似MATLAB的绘图API，方便用户快速绘制三维图表。 (matplotlibsimpleplotpy)pylab模块matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，该模块包含了numpy和pyplot中常用的许多功能，以方便用户快速计算和绘制，并可用于IPython中的快速交互使用。 快速绘图库中的快速绘图函数库可以通过以下语句加载:下一步调用图形创建一个绘图对象并使其成为当前绘图对象。 figsize参数允许您指定绘图对象的宽度和高度单位。英寸dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少像素。默认值为。 因此，本例中创建的图表窗口的宽度为* =像素。 IMPORTMATplotLIBPYPLOTASPTLTPLTFIGURE(Figure Size =(，))也可以在不创建绘图对象的情况下进行快速绘图。直接调
用下面的PLOT函数直接绘制一个绘图matplotlib将自动创建一个绘图对象。 如果需要同时绘制多个图表，可以通过传递一个整数参数来指定图形图标的序列号。如果具有指定序列号的图形对象已经存在，它不会创建新对象，而只会使其成为当前图形对象。 以下两行程序通过调用绘图函数在当前绘图对象中绘制:绘图绘图绘图(x，y，label = $ sin (x) $，color = red，linewidth =)绘图绘图绘图(x，z，b，label = $ cos (x) $)调用绘图函数的方法很灵活。在第一句传递x，y数组进行绘图后，使用关键参数指定各种属性:bulllabel:为绘制的曲线命名。这个名字显示在图例中。 只要在字符串前后添加# # $ # # #符号matplotlib，就将使用其嵌入式latex引擎绘制的数学公式。 Bullcolor:指定曲线的颜色bulllinewidth:指定曲线的宽度第三个参数lsquorsquob ``指定曲线的颜色和线型Pltlot (x，y，label = $ sin (x) $，color = red，lineWidth =) Pltlot (x，z，b，Label = $ cos (x) $)快速绘制下一步，绘图对象的各种属性是通过一系列函数来设置的:bull label:设置X轴和Y轴的文本bulltitle:设置图表的标题bullylim:设置Y轴的范围bulllegend:显示图表最后，调用pltshow()来显示所有创建的绘图对象。 PLT Label(time(s))PLT Label(volt)PLT title(pyplot first example)PLT lim(，)pltllegend()quick drawing importnumppyanpmportationplotlibpyplotaspltx = NPL space(，)y =
. Orign5.0 应用介绍 做化学工作，尤其是计算，没有它是个遗憾！我觉得它太好用了，你可以把EXCEL, GRAPHTOOLS, GRAPHER, 等等绘图计算软件扔到垃圾桶里去了！！！ 如果您已安装Orign5.0 ，您可以下载一个文件Orign.exe（246KB），先备份原文件，然后替换它就可以汉化了！ Orign5.0像word 、excel 等一样，是一个多文档界面（非常好学好用，只要您会word 就行了），它将所有工作都保存在后缀为opj的工程文件中，这点与Visual Basic等软件非常类似。保存文件时，各子窗口也随之一起存盘，另外各子窗口也可以单独保存，以便别的工程文件调用。一个工程文件可以包括多个子窗口，可以是工作表窗口、绘图窗口、函数图窗口、矩阵窗口、版面设计窗口等。一个工程文件中各窗口相互关联，可以实现数据适时更新，即如果工作表中数据被改动之后，其变化能立即反应到其他各窗口，比如绘图窗口中所绘数据点可以立即得到更新。然而，正因为它功能强大，其菜单界面也就较为繁复，且当前激活的子窗口类型也较多。 Orign5.0 强大的绘图功能。可以先在工作表窗口中选好要用的数据，点Plot菜单，将显示Orign5.0可以制作的各种图形，包括直线图、描点图、向量图、柱状图、饼图、区域图、极坐标图以及各种３D图表、统计用图表等。在TOOL菜单下选择Linear Fit、Polynomial Fit或Sigmoidal Fit，将分别调出线形拟合、多项式拟合、S形曲线拟合的工具箱。例如要对数据进行线形拟合，在Linear Fit工具箱上设置好各个选项后（或用缺省值），点Fit键，则弹出一个绘图窗口，给出拟合出来的曲线，同时在弹出的Script窗口中给出拟合参数，如回归系数、直线斜率、截距等。不论是在以上的Plot菜单选择某项，或是选用以上的某种拟合方式，都将弹出一个Graph窗口，此时主菜单、工具条结构都将发生变化。 2. Origin 科技绘图必备工具 Microcal Origin是Windows平台下用于数据分析、工程绘图的软件。它的功能强大，在各国科技工作者中使用较为普遍。下面将Origin 4.1版的基本功能向大家做一个介绍。 Origin像Microsoft Word、Excel等一样，是一个多文档界面（Multiple Document Interface，MDI)应用程序，如图一。它将用户所有工作都保存在后缀为OPJ的工程文件（Project）中，这点与Visual Basic等软件很类似。保存工程文件时，各子窗口也随之一起存盘；另外各子窗口也可以单独保存（File/Save Window ），以便别的工程文件调用。一个工程文件可以包括多个子窗口，可以是工作表窗口（Worksheet）、绘图窗口（Graph）、函数图窗口（Function Graph）、矩阵窗口（Matrix）、版面设计窗口（Layout Page）等。一个工程文件中各窗口相互关联，可以实现数据实时更新，即如果工作表中数据被改动之后，其变化能立即反映到其他各窗口，比如绘图窗口中所绘数据点可以立即得到更新。然而，正因为它功能强大，其菜单界面也就较为繁复，且当前激活的子窗口类型不一样时，主菜单、工具条结构也不一样。
科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念
（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 ．数据分析法 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 （）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （）数据分析（）是指分析数据的技术和理论； （）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律； （）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。
科学数据规范化分析与管理
中国科学院计算机网络信息中心 胡良霖 2008年05月
提纲
1. 2. 3.
基本概念 科学数据的特点 科学数据规范化
规范化分析 3.2 规范化管理
3.1
4. 5.
示例模型 科学数据规范化工作模式
1. 基本概念
数据（data） 对事实、概念或指令的一种形式化表示，适用于以人 工或自动方式进行通信、解释或处理。 数据集（dataset） 可以标识的数据集合。 注：数据集可以是一个数据库或一个或多个数据文件。 元数据 （metadata）
定义和描述其他数据的数据。
数据模型（data model） 以反应信息结构的某种方式对数据组织的描述。 描述数据、数据关系、数据语义以及一致性约束的概 念工具的集合。[《数据库系统概念》（第三版）]
注：以上概念除特殊注明外均摘自GB/T18391.1-2002《信息技术的规范化与标准化 第一部分：数据 元的规范化与标准化框架》
1. 基本概念
数据元（data element）
用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在 一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特 定概念语义的信息单元。
注：数据元也是构建元数据和元数据实体的基本单元。
数据元目录（data element directory）
列出并定义了全部相关数据元的一种信息资源。
注：数据元目录可有不同层级，例如，ISO/IEC委员会级、国际协会 级、行业部门级、公司级、应用系统级。
数据元值（data element value）
数据元允许值集合中的一个值。
数据元值的长度（data element value length）
数据元值中字符的数目。
注：按ASCII字符数目计算数据元值的长度，一个汉字相当于2个字符。
注：以上概念释义均出自GB/T18391.1-2002。
第一章实验数据误差分析与数据处理 第一节实验数据误差分析 一、概述 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验测量值和真值之间，总是存在一定的差异，在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度，缩小实验观测值和真值之间的差值，需要对实验数据误差进行分析和讨论。 实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施，而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器，通过误差分析，可以认清误差的来源及影响，使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素，并设法排除数据中所包含的无效成分，进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源，精心操作，使研究的准确度得以提高。 二、实验误差的来源 实验误差从总体上讲有实验装置（包括标准器具、仪器仪表等）、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差 测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于： （1）标准器具误差 标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制，标准器复现的量值单位是有误差的。例如，标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如，标称值为 1kg的砝码的实际质量（真值）并不等于1kg等等。 （2）仪器仪表误差 凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备，称为仪器或仪表．它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如，温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平，等等。 由于仪器仪表在加工、装配和调试中，不可避免地存在误差，以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值，造成测量误差。例如，天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等，称量时，按天平工作原理，天平平衡被认为两边的质量相等。但是，由于天平的不等臂，虽然天平达到平衡，但两边的质量并不等，即造成测量误差。 （3）附件误差 为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件，均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件，且均产生测量误差。又如，热工计量用的水槽，作为温度测量附件，提供测量水银温度计所需要的温场，由于水槽内各处温度的不均匀，便引起测量误差，等等。 按装置误差具体形成原因，可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如：天平的不等臂，线纹尺刻线不均匀，量块工作面的不平行性，光学零件的光学性能缺陷，等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确，水平仪的零位调整不准确，千分尺的零位调整不准确，等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时，未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如：激光波长的长期不稳定性，电阻等元器件的老化，晶体振荡器频率的长期漂移，等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差 环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。 被测量在不同的环境中测量，其结果是不同的。这一客观事实说明，环境对测量是有影响的，是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。 测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外，从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差
Python科学计算与数据处理—符号运算库 符号运算库目录从示例开始欧拉恒等式球体体积数学表达式符号数值运算符和函数符号运算表达式转换和简化方程目录微分方程积分其他函数符号运算库。 它的目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，同时保持代码简单、易于理解和可扩展。 SymPy完全用Python编写，不需要任何外部库。 符号可用于数学表达式的符号推导和计算。 您可以使用isympy来运行程序isympy来添加基于IPython 的数学表达式的可视化显示功能。 在启动时，以下程序将自动运行:该程序首先将Python的除法运算符从整数除法改为普通除法。 然后，从SymPy库中加载所有符号，并定义四个通用数学符号x、y、z、t，三个符号k、m、n表示整数，三个符号f、g、h 表示数学函数。 fromFutureimPortdivisionfromSymport * x，y，z，t =符号(# x，y，z，t #) k，m，n =符号(# k，m，n #，integer = true) f，g，h =符号(# f，g，h #，cls =函数)# initprinting()从这个例子开始，这个公式被称为欧拉恒等式，其中e是自然常数，I是虚单位，pi是pi。 这个公式被认为是数学中最奇妙的公式。它通过加法、乘法和幂运算连接两个基本的数学常数。 在从符号库中载入的符号中，E代表自然常数，I代表虚数，
单位pi代表周长比，所以上述公式可以直接计算如下:E * * (I * PI)从例子开始，符号不仅可以直接计算公式的值，而且有助于推导和证明数学公式。 欧拉等式可以被替换成下面的欧拉公式:在SymPy中，您可以使用expand()来扩展表达式并进行尝试:没有成功，您只是更改了书写风格。 当expand()的复数参数为真时，表达式将分为两部分:实数和虚数:expand (e * * (I * x)) expand (I * x)从示例开始，表达式这次被扩展，但结果相当复杂。 显然，expand()使用x作为复数。 为了将x指定为实数，需要重新定义x:最后，获得所需的公式。 泰勒多项式可用于展开表达式:展开(exp (I * x)，复数=真)I * exp(im(x))* sin(re(x))exp(im(x))* cos(re(x))x =符号(x，实数=真)展开(exp (I * x)，复数=真)isin (x) cos (x)从示例开始，级数()对表达式执行泰勒级数展开。 你可以看到虚项和实项在展开后交替出现。 根据欧拉公式，虚项之和应等于正弦(x)的泰勒展开式，实项之和应等于余弦(x)的泰勒展开式。 Tmp =级数(exp (I * x)，x，，，prinTmpi * xx * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * x * x * x * x * x * * o(x * *)tmp从下面的例子中得到tmp的实部:下面的cos(x)的泰勒展开式表明这些项
数据科学院大数据技术专业解读与就业分析 什么是大数据？ 进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。 例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。 在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。”数据科学与大数据技术专业 本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后 第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。 “数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典
如何用Excel做数据线性拟合和回归分析 我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel 就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项 实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。 这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。 选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。 拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。 因为R2>0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。 为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。 在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。 在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用
GIS空间数据与地图制图整合技术研究 摘要：在现代科学技术高速发展的势头下，地图制图的技术手段发展至今也已经快要走向一个新的高峰。本文把空间数据和地图制图的整合技术作为研究项目，对 GIS空间数据的相关特征及空间数据和地图对两者之间的关系表达展开了具体的解释，并且对空间数据和地图制图整合技术进行了一系列的探讨，希望对地图制图技术的发展有所贡献。 关键词：GIS；空间数据；地图制图；整合；技术 前言： 作为一种描述和表达出人类所在环境的信息媒体，地图基于科学与艺术的结合，是人类生产与生活中不可或缺的重要工具。而在人类文明的不断跃迁和变化过程中，各种不同的科学技术不断涌现出来，不仅给地图绘制科学增加了机遇加挑战，还经历过一系列的变化，使得地图制图的技术手段有所替代，而长期的知识累积也对以手工制图到数字制图为技术手段的地图文化的形成埋下伏笔。GIS 主要是综合处理和分析空间数据的一种技术手段，它是建立在空间数据库的基础之上的，并且在计算机技术的掌控下，它对相关的空间数据加以采集、管理最终模拟释放等处理，以此实现地理信息的空间与动态多重效果，是为地理研究而设立的计算机系统。在地理信息工程的层层推动下，怎么样才可以有效利用已有的GIS 数据，采取高效快速的数据加工方案，在实用与科学性都能够有所保障的基础上，快速生产出高质量的地图已经成为制图行业任重而道远的热点研究课题。以下，我们就开始从GIS空间数据和地图制图的整合技术展开具体的研究措施，并且分析该技术在实际地图制作当中的一些实际应用手段，为研究合理的制图技术带来合理的依据。 一、GIS 空间数据 1.概述 在20世纪 80年代，我国国家地理信息系统就这样在一个小小的实验室中被开发出来。我国的GIS空间数据已经从最初的应用技术全面地发展到了一门具有完整理论体系的空间信息系统，在国家信息化、国土安全、经济建设以及重要的科研研究中都起到了非常关键性的价值。GIS 空间数据和地图制图的整合，足以彻底改变人们对地图制图的理解与实践方式，也引发了专业工作者对地图绘制
Tecpl ot——强大的数据分析和可视化软件 Tecplot系列软件是由美国Tecplot公司推出的功能强大的数据分析和可视化处理软件。它包含数值模拟和CFD结果可视化软件Tecplot 360，工程绘图软件Tecplot Focus，以及油藏数值模拟可视化分析软件Tecplot RS。 Tecplot 360 ——功能全面的CFD可视化工具 Tecplot 360是一款将至关重要的工程绘图与先进 的数据可视化功能结合为一体的数值模拟和CFD可视化 软件。它能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动 画，对复杂数据进行分析，进行多种布局安排，并将您 的结果与专业的图像和动画联系起来。当然Tecplot 360 还能够帮助您用于节省处理日常事务的时间和精力。 Tecplot 360 具有以下功能： 1、广泛支持CFD&FEA有限元格式： a）包含图像纵横比和伸直系数等，28种格点质量函数控制格点质量 b）提供32种 CFD、FEA、结构分析和工业标准数据格式支持 c）交互式探索并扫瞄流场，检查随格点变化的流场特性 d）以 Richardson 外差分析，估算数值解的精确度 通过同时导入CFD和结构分析结果，Tecplot 360能够在 同一幅图中绘制出材料的变形和流体流动的改变。
2、实验与模拟验证比较： a）在同一窗口能比较数值结果和实验数据 b）萃取涡流、震波表面和其他重要的流场特性 c）透过DVD控制选项，如向前、倒退和飞梭控制，可模拟瞬时解的动画 d）单一环境下，使用XY图、极坐标、2D和3D绘图，能充分了解物理场的行为 e）交互式切片、等表面和流线轨迹工具让您获得更多、更细致的可视化结果 3、人性化输出功能： a）对简报、网站和画框制作优化动画 b）输出专业、简报质量的向量和Raster格式 c）可直接从微软Office复制/贴上图档和动画 d）输出的数据格式兼容于Tecplot 360 2008和2006 e）使用Tecplot 360独特的多画框设计工作区，可呈现多个时间连结的绘图展示 4、自动图形产生： a）藉由记录或撰写底稿来产生宏 b）藉由Python语法进行分析与自动绘图任务 c）快速重建旧有图表，并套用同样式参数和设计 5、可执行复杂模型于瞬间： a）多线程，有效利用多核心计算机资源 b）一般型计算机即能开启更大的档案 c）同时间比较多个模型，包含流固耦合可视化
数据分析与数据科学的未来 根据IADSS联合创始人Usama Fayyad博士，在2019年波士顿ODSC大会上的主题演讲后的采访，我们了解到了数据科学当前和未来的问题以及可能的解决方案。 凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：鉴于人们在数据中所扮演的角色千差万别，因此将来会采用哪些行为改变或使用哪些工具？ Usama Fayyad：我认为组织中的工具和行为变更可能以比实际方式更昂贵的方式进行，这意味着它们正在经历聘用数据科学家的好与坏。他们中的一些人看到了价值，有些人看到了他们聘用中的不合适，现在他们不得不通过解雇或替换来从中调整，以获取更高的价值。我认为由此产生的结果是，项目组要开始进行更彻底的评估。如果你没有一个好的数据科学家，那么距离聘请另一个好的数据科学家的时间也就不远了。 那么，如果你的部门一开始或者已经没有好的科学家在职，那你应该从哪里开始呢？这就是为什么你需要招募人才，对吗？你如何解决？我们认为，通过制定标准，对每个职员的角色，职位以及所需要的培训进行良好的描述，实际上才能使人们更容易地通过很多简历，然后选择那些看起来很有前途的工作，选择可能有价值的面试，知道在面试中可能会问些什么。我们分享了很多候选人的反馈，他们说：“嘿，我在十个不同的地方接受了同一份工作的面试。除了围绕编程的两个小问题外，面试几乎没有什么共同之处。”
凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：好吧，我要说的是，如果有一个数据科学家需要回答 的十个常见问题，你可以考虑将这些问题的答案发布到Google的某个地方。 Usama Fayyad：当然。这就是为什么没有其他替代方法可以进行实时跟踪，从而使你更加深入。仅仅问常见问题是不够的。当你进行视频采访时，有一些工具可以检查这些行为，以查看 是否有人在看其他地方，或者其他人是否坐在后台窃窃私语。令我惊讶的是，现在有了技术， 人们可以使用AI来检测是否在受监督的视频采访中有标记某项内容，并且是否有公司提供这些服务。当你收到一个红旗时，你会停下来并说：“你真的知道这个地区吗？让我问你一些后续 问题。”通常，作弊的人会很快崩溃。 凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：与我们所说的有关，有很多人想成为数据科学家，但 是他们也在AI中发挥了很多技术创新作用，可以帮助数据科学家完成工作。那么，你是否认为，机器人正在接替我们的工作，并且技能差距将会缩小？这是个问题吗？ “ AI并不是要用机器人代替人类。它是要把机器人从人类身上带走。” Usama Fayyad：我认为这是MIT数据实验室或MIT媒体实验室提出的座右铭：“ AI并不是要用机器人代替人类，而是要把机器人从人类手中带走”。因此，我认为AI和许多此类技术正在使他们的工作更加轻松。实际上我根本不相信他们有能力取代我们的工作。可以替代的工作 是非常平凡，非常机械化，非常重复的任务，这类工作我认为机器会比人类做得更好。我们需 要人类，因为到目前为止。我们不知道如何构建一种具有大多数人拥有的东西的机器，这是常识，并且能够在新情况下快速做出判断。 我喜欢用自动驾驶来举例子。我认为短期内我们不会看到自动驾驶。这项技术可能需要30多 年的时间。但是我确实相信，今天在很多领域，这些AI算法都可以为我们提供很多帮助。因此，避免分心的驾驶员发生碰撞，提前给予警告并进行刹车操作，这些是十分有用的。对于许多人 同时泊车的情况来说，可以帮助你完成任务的工具现在可以自动化，这是一件好事。因此，在 这些区域中，你可以自动执行许多操作，但是到目前为止，我们还无法构建能预见我们可能遇 到的情况的机器。之前没有看到过能迅速做出反应，能将来自另一种类似情况的知识映射到该 情况并有效利用的例子。我有很多类似这种情况的例子，这也就是我为什么不相信自动驾驶将 如何发生的原因，至少在我的一生中如此。但是我认为这些机器已经足够先进，可以执行许多 平凡的任务，并在我分心，无能或有其他问题时为我提供帮助。
数据科学与大数据技术 ——专业前身（管理科学）2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一本专业面向工业大数据、商业大数据、金融大数据、政府政务大数据与智慧城市大数据等不同行业，培养学生具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力，未来能够立足工商企业、金融机构、政府部门等不同行业、具备较强可塑性的数据分析与管理决策人才。培养目标分为两个层次：（1）面向特定行业需求，从事数据采集、分析和建模工作，进而提供管理决策支持的数据分析师；（2）面向不同行业需求和数据现状，从事个性化的数据应用解决方案设计与实施工作，进而实现业务资源优化配置的数据科学家。毕业时颁发数据科学与大数据技术本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予理学学士学位。 计算机科学与技术（财经大数据管理） —2016年江西省普通高校本科专业综合评价排名第二 本专业依托学校财经学科优势，强化学科交叉，采用“厚基础、重工程、深融通、精方向”的培养模式，培养既熟练掌握计算机软件与硬件、程序设计与算法、数据库与数据挖掘、系统分析与集成等方面的专业知识和能力，又熟悉财经领域的组织与运营模式、理解财经领域业务流程及业务逻辑，能胜任在银行、证券、保险等财经领域从事数据分析与解读、数据挖掘、产品运营策划与咨询、数据可视化、大数据管理、大数据系统和金融信息系统的开发、维护、决策支持等工作，具有“信、敏、廉、毅”素质的卓越工程应用型人才。毕业时颁发计算机科学与技术（财经大数据管理）本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予工学学士学位。 信息管理与信息系统（金融智能）专业 ——2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一 通过修读信息管理与信息系统、金融和人工智能相关课程，培养具有先进
海洋数据处理及可视化课程教学大纲 撰 写 人：孟祥凤 撰写时间：2006年7 月17 日开课院系：海洋环境学院，海洋系 课程编号：0701******** 课程英文名称：Visualization and processing of Ocean Data 课程总学时： 51学时 总学分：2 含实验或实践学时：34学时 学 分：1 课程教学目标与基本要求： 《海洋数据处理及可视化》是海洋科学专业的一门辅助性专业课程，目标是培养和强化海洋学人才读取、处理和分析数据的能力以及绘图能力。通过学习该课程，要求学生系统掌握读取和处理多种类型海洋数据的方法以及几种通用绘图软件和专业绘图软件的基本使用方法；为将来顺利进行本科毕业论文以及研究生阶段的科研工作奠定基础。 考试形式：考试 授课内容教学目标授课模式学时 第一章 绪 论 了解海洋数据的常见存储形 式； 常见的几种通用绘图软件以及 专业绘图软件； 多媒体教学 2学时 2 第二章海洋数据§1 Ascii码； §2二进制格式；§3 netcdf格式；初步了解各种数据格式的生 成、读取方法，以及采用这些 格式的优、缺点。 多媒体教学 2学时 2 第三章海洋数据读取、处理方法§1 Forthan读取、处理方法； §2 Matlab读取、处理方法 掌握数据的读取、生成方法和 编程要点 多媒体教学4 学时 上机 6学时 10 第四章 通用绘图软件 §1 Origin；§2 Graher；§3 Surfer；§4 Matlab 绘图软件的获取和安装，数据 加载方法和具体绘图形式的操 作方法 多媒体教学4 学时 上机 6学时 10 第五章专业绘图软件 §1 GRADS； §2 Ferret 绘图软件的获取和安装，数据 加载方法和具体绘图形式的操 作方法 多媒体教学5 学时 上机 22学时 27 学习参考书（注明编者，出版社，出版时间及版次）： 1.《GRADS使用手册》，LASG，IAP，2003年。 2．《FERRT USER’S GUIDE》，NOAA/PMEL/TMAP, 2005年。 3．《精通MATLAB 6》，尹泽明，丁春利等编著，北京：清华大学出版社，2002。
科学探究中收集数据和分析数据能力的培养 一、课题的现实背景及意义 小学科学是以科学探究为核心，倡导多样化学习的一门学科。而在探究实验教学中，经常不可避免要用到数据。所谓数据主要指学生在科学探究中通过观察、实验等所得到的相关数据。数据是学生在观察和实验中最重要的实证之一，是作出解释最重要的依据，是学生形成正确科学认识的有利武器。小学科学教学中，我们要充分利用数据，用数据说话，用事实说话，用证据说话。在科学探究活动中利用各种方法及时收集记录大量数据，再通过整理和分析，发现彼此之间的联系，发现其中的规律，有时数据可能不可靠，还需要不断的进行重复研究，以期得到可靠的、具有一定信度的数据，不断提升数据的价值。合理、恰当、有效地运用学生搜集、整理、分析得到的数据，让学生自觉运用数据来解释相关的问题或现象，不断利用可靠的数据证明自己观点，推动学生思维不断向前发展，提高科学探究效率。收集实验数据?分析数据是学生实验中的一个重要环节。但是作为一线的科学教师，我发现：现在的孩子收集记录数据，分析数据的能力非常薄弱。所以我认为应该加强学生记录收集数据和分析数据能力的培养。在一次定美 籍华人张红琴博士带来的几节美国的科学教学，发现美国老师在课堂上十分重视学生的数据记录收集习惯的培养，哪怕是一年级的小朋友，也要求学生在研究过程中自己得到的数据记录下来，再进行分析思考。这样，学生养成了这个习惯以后，为他们后续的研究、学习打下了扎实的基础。而在国内，很少有人关注学生记录这方面的培养，可以说在这一领域，还是一块空白。 二?国内外同一研究领域现状与研究的价值 1、国外同一研究领域的现状 综观国外同类课题研究的现状，美国《国家科学课程标准》中尤其强调科学教学中培养学生证据意识的重要性，而证据的许多方面需要用到数据。他们认为：在探究方面，对结论进行答辩之后通常由小组对数据进行分析和综合。国外很多国家都十分注重孩子记录分析能力的培养，也已经总结出一些非常好的经验，值得我们去借鉴。 2、国内同一研究领域的现状 关于学生数据收集记录和分析能力的培养，在科学教学中，这方面的研究比较少,可以研究的空间还很大。随着新课程改革的不断深入，学生的学习范围也由
科学分析数据，精准提升质量 一、什么是数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料有目的的进行收集、整理、加工，提炼有用信息和形成结论的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。 二、为什么要数据分析 （一）功能决定 管理的精细化必然要求评价指标化、数据化，现代学校管理非常重视利用数据信息实施管理。当然在大数据时代，数据的获得不再是难事，难的是如何科学的处理和分析数据，挖掘出数据背后隐藏的信息。尤其是在考试后的质量分析环节，通过对考试数据的汇总、整理和分析研究，不仅可以为教师改进教学提供重要信息，还可以指导学生的学习，更可以为教学管理者的决策提供可靠的依据。 （二）现实需求 我校目前质量分析的形式基本是各学科“一分两率”数据名次排序，教师习惯性数落学生差，家长弱，自己很努力，但是学生不争气。由于没有数据分析的支撑，所以学校也无法对每个教师的教学做出精准的评价，只能泛泛一说完事，对后期教师的教学指导和改进作用并不大。干部、教师普遍缺乏数据思维意识，缺乏竞争交流的氛围，成绩的好坏很大程度取决于生源的质量，这就造成备考策略单一，没有可持续性。 （三）引领导向 通过数据分析帮助教师看到自己的优势，建立自信，发现自己的问题，积极改进，看到他人的强项和劣势，看到学生存在的问题和发展的潜力，学会用积极的心态对待自身在教学中的问题，不抱怨不逆反，也使学校质量分析从“定性判断”开始向“定量诊断”转变，从而使管理和教学走向科学化，精准化。 三、如何数据分析 建立“五层二维”数据分析机制，实现质量分析从“经验型”向“数据型”的转变
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不
数据科学与大数据技术----专业建设规划 方案 一、总体目标 本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。 （一）人才培养目标 本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。 （二）课程体系与学科建设 作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。 在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。 （三）学科队伍建设 由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设： （1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面； （2）精通处理大数据分析的人才； （3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。 大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。 （四）实践平台与科学研究建设