時空數據挖掘有什麼含義數據海洋數據挖掘(時空數據剖析)

一：挖掘啥意思

提問一：挖掘 有什麼含義 挖掘 wā jué

1、挖，掏。向下挖以發掘。

2、引申為深入開發，探求。

提問二：挖掘關鍵詞有什麼含義 即為你做網站必須標題關鍵詞！！！SEO關鍵詞！！！這個關鍵詞是你本人設定的！！！涉及到以後別人搜索進你的網站！！！打比方說百度關鍵詞就是：百度一下 你就知道

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提問三：數據挖掘有什麼含義，用什麼挖呀 數據挖掘就是從大量數據中找出規律，對解決實際問題有用處的規律。激需要使用工具軟件，統計軟件，最常常見到的是EXCEL，當然要加載功能才能實現。

提問四：挖掘機有什麼含義？怎麼此刻大夥都在說什麼挖掘機什麼的？ 挖掘機，又稱挖掘機械，又稱挖土機，是用鏟鬥挖掘高於或低於承機面的物料，並裝入運輸車輛或卸至堆料場的土方機械。

提問五：開掘、挖掘個啥意思及區別 開掘 拼音：kāi jué 詞性：動詞

1、 [dig;excavate]∶大規模挖掘 考察隊開掘洞穴 2、 [dig]∶文藝上指對題材、人物思想、實際生活等深入探索並充分表達出來 主題抓得準，開掘得深

1、 挖掘。 《宋史・食貨志上一》：“臣僚言：‘竊聞豪民巨室並緣為奸，加倍圍裹，又影射包占水蕩，有妨農民灌溉。’於是復詔 浙西 提舉司俟農隙開掘。” 清 俞樾 《茶香室叢鈔・鬼傳書》：“分擘地v，開掘古塚。” 魯迅 《華蓋集・導師》：“你們所多的是生力，遇到深林，可以辟成平地的，遇到曠野，可以栽種樹木的，遇到沙漠，可以開掘井泉的。” 2、 文藝上指深入地探求並表現作品的主題思想、人物特性、社會意義等。 魯迅 《二心集・關於小說題材的通信》：“但是選材要嚴，開掘要深，不可將一點瑣屑的沒有趣的事故，便填成一篇，以創作豐富自樂。”

問題六：互聯網用語挖掘機啥意思 有這麼個熱詞嗎？挖掘機是工程車輛。

問題七：挖掘機啥意思 工程機械、、

問題八：小說中的挖掘機啥意思？ 假如是推土機（指人）的話，是形容男人見一個推倒（交配）一個；

假如是“挖掘機技術哪傢強”，那是一個梗；

假如皆不是，那或許是真的挖土用的挖掘機。

問題九：挖掘機有什麼含義？怎麼此刻大夥都在說什麼挖掘機。。。 今天第1次在網易上看見一故事，結尾處有一句：“隻剩下學挖掘機技術瞭，請易友指教哪傢強？“ 那個時候大惑不解其意，後百度搜索，也沒得到答案。後來聽一同事解答如下：

”學挖掘機技術哪傢強“用法 如下----

（一）網易上經常出現的水帖（水帖即其內容與看法與原文主題完全無關的回復）中常用到，先講一故事，最後突然來一句”學挖掘機技術哪傢強“，意思是”學挖掘機技術哪傢強“此句話是他的口頭禪，他經常會講出來，此句話與剛剛所講故事完全無關，剛剛所講故事完全是為瞭招引核心提示力，最後講一句廢話來調侃大傢。他講此句話”學挖掘機技術哪傢強“沒有任何內含，隻為瞭搞笑！！！就好像平時閑聊突然說一句廣告詞一樣！！！

（二）也是網易上經常出現，用法同上。你可以理解為他是在為山東藍翔技術學校打廣告，或者諷刺這個廣告的虛假性。

（三）含義是，隻要是藍翔技術學校出來的技術都是最強的。

（四）個人猜測其意思是：學挖掘機技術哪傢強？ 挖掘機有兩個大輪一個力臂，和男人的生殖器相似，挖掘機技術意指男人幹那事的技術，ML技術。男人問這話之義是他性能力弱，想提高 提高 ，或者他想多歷練歷練；女人問這話意思是她想找 *** 陪伴。

以上解釋，僅做參考。網易回帖者腦殘太多，他們根本分不 *** 正意思就會開始跟風。目前無官方解釋！！！最少有許多網民朋友認為，用此句話的單憑並不是為山東藍翔打廣告。

二：從大量數據中提取知識的過程通常來講稱為

從大量數據中提取知識的過程通常來講稱為數據挖掘 。

數據挖掘是一個計算機科學術語，讀音shù jù wā jué，意思通常是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常來講與計算機科學有關，並通過統計、在線剖析處理、情報檢索、機器學習、專業人士系統（依靠過去的經驗金科玉律）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘分為有指導的數據挖掘和無指導的數據挖掘。有指導的數據挖掘是利用可用的數據建立一個模型，這個模型是對一個特定屬性的描述。無指導的數據挖掘是在所有的屬性中尋找某種關系。具體來講，分類、估值和預測推算屬於有指導的數據挖掘；關聯規則和聚類屬於無指導的數據挖掘。

數據挖掘簡要分為：頻繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining)、序列挖掘(Sequence Mining)、數據流挖掘(Data Stream Mining)、文本挖掘(Text Mining)、Web挖掘(Web Minging)、圖挖掘(Graph Mining)和時空數據挖掘(Temporal-spatial Mining)等，具體地：

數據流挖掘是針對數據流的數據挖掘，數據特點是數據隨時間變化快且數據量大。

三：時空數據挖掘

我是學高分子材料的，囧 吧。

數據剖析和數據挖掘是由於個人興趣，覺得很有挑戰性，有新東西，對社會服務有用處，能節約時間，提高效率，等等等等一大堆優點，所以近日一直在學習，基本以自學為主，方向是數據挖掘為主，數據庫查詢為輔

在當前這個互聯網時代，大數據時代已經來瞭，將來會有更好的發展空間。

建議 掌握一點必要的數學統計基礎

掌握一門編程語言，例如C，JAVA等隨便哪個皆可以

熟悉數據庫架構

掌握一種數據挖掘工具軟件，SAS ，SPSS包括EXCEL等哪種皆可以。

自己找點小項目，或者在網上搜一些案例，自己多實踐，從入門到精通再到專業人士級，就成功瞭

興趣是最有利的老師，共勉。

四：北大青鳥設計培訓:數據挖掘有什麼含義?

數據挖掘（英語：Datamining），又譯為資料探勘、數據采礦。

它是數據庫知識發現（英語：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡稱：KDD)中的一個步驟。

數據挖掘通常是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。

四川IT培訓http://www。kmbdqn。cn/發現數據挖掘通常來講與計算機科學有關，並通過統計、在線剖析處理、情報檢索、機器學習、專業人士系統（依靠過去的經驗金科玉律）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘基於數據庫理論，機器學習，人工智能，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在許多范疇中皆有應用。

關系到許多的算法，源於機器學習的神經互聯網，決策樹，亦有基於統計學習理論的鼓勵向量機，分類回歸樹，和關聯剖析的諸多算法。

數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據（bigdata），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、覺察發現力和程序優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶創作的《大數據時代》中大數據指不用隨機剖析法（抽樣調查）如此的捷徑，而采用所有數據進行剖析處理。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。

五：大數據研究常用軟件工具與應用場景

大數據研究常用軟件工具與應用場景

如今，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特征，以及剖析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。

工欲善其事，必先利其器。眾多新的軟件剖析工具作為深入大數據覺察鉆石的重要助力， 也成為數據科學工作者所必須掌握的知識技能。

不過，現實情況的復雜性決定瞭並不存在解決一切問題的終極工具。實際研究過程中，需要依據實際情況靈活選擇最合拍的工具（甚至多種工具組合使用），才能更好的完成研究探索。

為此，本文針對研究人員（非技術人員）的實際情況，介紹當前大數據研究涉及的一些主要工具軟件（由於相關軟件眾多，隻介紹常用的），並進一步闡述其應用特點和合適的場景，以便於研究人員能有的放矢的學習和使用。

傳統剖析/商業統計

Excel、SPSS、SAS 這三者對於研究人員來講並不陌生。

Excel 作為電子表格軟件，適合簡單統計（分組/求和等）需求，因為其方便好用，功能也能滿足許多場景需要，所以實際成為研究人員最常用的軟件工具。其缺點在於功能單一，且可處理數據規模小（這一點讓許多研究人員尤為頭疼）。這兩年Excel在大數據方面（如地理可視化和互聯網關系剖析）上也作出瞭一些增強，但應用能力有限。

SPSS（SPSS Statistics)和SAS作為商業統計軟件，提供研究常用的經典統計剖析（如回歸、方差、因子、多變量剖析等）處理。

SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計剖析

SAS 功能豐富而強大（包括繪圖能力），且支持編程擴展其剖析能力，適合復雜與高要求的統計性剖析。

上述三個軟件在面對大數據環境顯現瞭各式不適，具體不再贅述。但這並不代表其沒有使用價值。假如使用傳統研究方法論剖析大數據時，海量原始數據資源經過前期處理（如降維和統計總結等）得到的中間研究最終，就非常適合使用它們進行進一步研究。

數據挖掘

數據挖掘作為大數據應用的重要范疇，在傳統統計剖析基礎上，更強調提供機器學習的方式方法，關註高維空間下復雜數據關聯關系和推演能力。代表是SPSS Modeler（註意和提防不是SPSS Statistics，其前身為Clementine）

SPSS Modeler 的統計功能相對有限， 著重是提供面向商業挖掘的機器學習算法（決策樹、神經元互聯網、分類、聚類和預測推算等）的實現。並 且，其數據預處理和結果輔助剖析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘。但是就處理能力來講，實際感覺難以應對億級以上的數據規模。

另一個商業軟件 Matlab 也能提供大量數據挖掘的算法，但其特性更關註科學與工程計算范疇。而著名的開源數據挖掘軟件Weka，功能較少，且數據預處理和結果剖析也比較麻煩，更適合學術界或有數據預處理能力的使用者。

1。通用大數據可視化剖析

近兩年來顯現瞭很多面向大數據、具備可視化能力的剖析工具，在商業研究范疇，TableAU無疑是卓越代表。

TableAU 的優勢主要在於支持多種大數據源/格式，眾多的可視化圖表類型，加上拖拽式的使用方式，上手快，很適合研究員使用，能夠涵蓋多數剖析鉆石的場景。但是要註意和提防，其並不能提供經典統計和機器學習算法支持， 因此其可以替代Excel， 但不能代替統計和數據挖掘軟件。另外，就實際處理速度來講，感覺面對較大數據（實際案例超過3000萬記錄）時，其實沒有官方介紹的那麼迅速。

2 、關系剖析

關系剖析是大數據環境下的一個新的剖析熱點（打比方說信息傳播圖、社交關系網等），其本質計算的是點之間的關聯關系。相關工具中，適合數據研究人員的是一些可視化的輕量桌面型工具，最常用的是Gephi。

Gephi 是免費軟件，擅長解決圖互聯網剖析的許多需求，其插件眾多，功能強且易用。我們經常看見的各式社交關系/傳播譜圖， 許多都是基於其力導向圖（Force directed graph）功能生成。但因為其由java編寫，限制瞭處理性能（感覺處理超過10萬節點/邊時常陷入假死），如剖析百萬級節點（如微博熱點傳播路徑）關系時，需先做平滑和剪枝處理。 而是要處理更大規模（如億級以上）的關系互聯網（如社交互聯網關系）數據，則需要專門的圖關系數據庫（如GraphLab/GraphX）來支撐瞭，其技術要求較高，此處不再介紹。

3。時空數據剖析

當前許多軟件（包括TableAU）都提供瞭時空數據的可視化剖析功能。但就使用感受來看，其大多數隻適合較小規模（萬級）的可視化展示剖析，很少支持不同粒度的快速聚合探索。

假如要剖析千萬級以上的時空數據，打比方說新浪微博上億用戶發文的時間與地理分佈（從省到街道多級粒度的探索）時，推薦使用 NanoCubes（http://www。nanocubes。net/）。該開源軟件可在日常的辦公電腦上提供對億級時空數據的快速展示和多級實時鉆取探索剖析。下圖是對芝加哥犯罪時間地點的剖析，網站有更加的多的實時剖析的演示例子

4。文本/非結構化剖析

基於自然語言處理（NLP）的文本剖析，在非結構化內容（如網絡/社交媒體/電商評論）大數據的剖析方面（甚至調研開放題結果剖析）有重要用途。其應用處理涉及分詞、特征抽取、情感感情剖析、多主題模型等眾多內容。

因為實現難度與范疇差別，當前市面上僅有一些開源函數包或者雲API（如BosonNLP）提供一些基礎處理功能，尚未看見適合商業研究剖析中文文本的集成化工具軟件（假如有誰知道煩請通知我）。在這樣的狀況下，各商業公司（如HCR）主要依靠內部技術實力自主研發適合業務需要的剖析功能。

前面介紹的各式大數據剖析工具，可應對的數據皆在億級以下，也以結構化數據為主。當實際面臨以下要求： 億級以上/半實時性處理/非標準化復雜需求 ，通常來講就需要借助編程（甚至借助於Hadoop/Spark等分佈式計算框架）來完成相關的剖析。 假如能掌握相關的編程語言能力，那研究員的剖析能力將猛虎添翼。

當前適合大數據處理的編程語言，包括：

R語言——最特別適合統計研究背景的人員學習，具有富饒的統計剖析功能庫以及可視化繪圖函數可以直接調用。通過Hadoop-R更可支持處理百億級別的數據。 相比SAS，其計算能力更強，可解決更復雜更大數據規模的問題。

Python語言——最大的優勢是在文本處理以及大數據量處理場景，且易於開發。在相關剖析范疇，Python代替R的勢頭愈來愈明顯。

Java語言——通用性編程語言，能力最全面，擁有最多的開源大數據處理資源（統計、機器學習、NLP等等）直接使用。也得到所有分佈式計算框架（Hadoop/Spark）的鼓勵。

前面的內容介紹瞭面向大數據鉆石的不同工具軟件/語言的特征和適用場景。 這幾個工具能夠極大增強研究員在大數據環境下的剖析能力，但更加的重要的是研究員要發揮自己一身對業務的深入理解，從數據結果中覺察發現有深度的最終，這才是最有價值的。

以上是筆者給各位共享的關於大數據研究常用軟件工具與應用場景的有關的內容，更加的多信息可以關註環球青藤共享更加的多幹貨

六：海洋數據時空特征剖析

如上所述的海洋數據的總體特征，從GIS的角度來看，還帶著其獨一無二的時空特征。相比於陸地數據而言，海洋數據普遍存在著非常典型的真三維和時刻變動的特征。

2、1、4、1 海洋數據的空間類型復雜

海洋數據的空間類型相比陸地數據的復雜性主要展現在:海洋是個真三維的環境。這就使處理海洋空間問題必然要涉及3個空間坐標的問題，而不再像陸地上那樣，在許多情況下僅需要處理2個平面坐標。值得註重和重視的是，第三個空間坐標的出現，不是簡單意義上的增添1個坐標。即便是隻考慮空間數據的存儲，依照這種2:3的線性比例來看，可能新出現需要慎重考慮和處理的空間情況也會多增添一半，而實際情況那麼是在更加的多方面，如三維的可視化等，會增添更加的多的麻煩。

如圖2、1所示，經過對國際流行的商業化GIS和數據庫軟件所采用的數據模型的對比研究，總結出常用GIS系統的數據組織與管理模型。數據first of all被分解成空間數據和屬性數據兩大類，屬性數據與空間數據分開存儲管理，其中屬性數據用SQLServer等關系數據管理系統管理，空間數據用文件或關系數據庫方式管理。空間數據的存儲格式包括矢量、柵格、圖像和多維表格等。此外，經常提到的對象數據，則經常采用空間數據和屬性數據並置的方式進行存儲與管理。

對於二維數據(包括含高程的二維數據)，這種組織方式已經在無數個實際案例驗證瞭它的成功，因此對它的效率和可靠度毋庸置疑。

不過目前需要處理的海洋數據，是一種真三維的數據，那麼空間數據假如用關系表組織的話，就多出很大的數據量，由於原先是二維空間結構的，此刻需要在二維的基礎上再疊加一維，假如數據關系表設計不周到，必然會造成數據的極大冗餘。數據的文件式存儲暫時可能會是個更好的抉擇，不過需要重新制定新的文件格式，來提升三維空間數據存放的效率。

圖2、1 GIS系統中常用的數據組織和管理模型

2、1、4、2 海洋數據的時間類型復雜

與增添瞭第3維空間數據相比，海洋數據新增添的時間類型則要更加突出。這是由於，在常用的陸地GIS系統中，多數都不考慮或極少考慮到數據的時間變動問題，而在海洋數據中，這樣的狀況恰好相反，時間不再代表一種屬性數據的形式出現，而是成為完全並列於空間數據的重要類型之一，在大部分時候，它的重要程度不亞於任何一維的空間數據。

如圖2、2所示，既然有瞭新的時間類型數據，必須給它付與一個合理的重要位置，與空間數據的具體位置同樣重要，或者至少也要比普通的屬性數據更加重要。

並 且，海洋數據的時間類型具有多種樣式，類比於空間數據的存儲格式，時間數據亦有經常提到的“矢量”、“柵格”、“圖表”等，用更加標準的語言描述，或許應該是“時刻”、“時段”、“過程”等。時刻指精確到一定精度的時間節點，例如對於一般海洋常規調查的海流測量，精確到分鐘的時間精度已經可以作為一個時刻出現。時段指一定時間區間內的所有最終，即具有一定的起始時刻和終結時刻，在這個時刻區間中的數據都屬於該時段。事實上，一個時段的平均結果或表現性效果，在更大的時間尺度上，可以作為時刻出現，例如以每月的水溫測量平均值作為當月的代表，在全年的水溫序列中，它僅僅是一個時間點而已。過程指定為時刻或者時段的序列。

用時間和空間做個類比:單個時刻的數據等同於空間“矢量”數據中的點;單個時段的數據等同於空間“柵格”數據中的一個像素;時刻(或時段)的不規則序列，等同於空間“矢量”數據中的線;假如時刻(或時段)的序列是規則間隔的，並且時刻序列間的時間縫隙是可以忽視的，那麼該過程就等同於空間數據中的“柵格”數據。僅有時間概念的話，無法組成面，所以這裡沒有“矢量”數據的面，經常提到的“柵格”數據也隻是指柵格線而已。

這樣，就能夠重新勾勒一下海洋數據的常用組織方法和管理模型的概念框架瞭(圖2、2)。其中，空間數據已經確定被時空數據全面代替，需要處理的同時蘊含時間和空間的數據類型。關於時空拓撲的研究，目前其實沒有取得較大的進展，並且考慮到這種研究假如和具體的專業(如物理海洋學)結合，將專業理論、技術和方法溶入到拓撲關系研究中，會更加合適。

圖2、2 海洋數據的時空組織和管理模型

2、1、4、3 海洋數據的屬性數據

海洋數據的屬性數據，可以分為海洋要素數據和海洋現象數據兩大類，前者是海洋調查的真實測量數據，後者那麼是理論抽象的數據。海洋要素經常是以場的形式出現的，海洋場表現為海洋要素的連續場分佈，海洋場是海洋和海洋科學的基本特點。

而關於歐拉方式和拉格朗日方式是物理海洋科學研究中的兩種基本表達方式。在海洋地理信息系統中，這兩種方式對於解決海洋數據，更加的重要的是海洋現象(如海流)的問題，具有十分重要的啟發意義。其中，歐拉方式更加的多的是展現瞭一種歐拉場的表達方式，在空間場的范圍下建立海洋要素場，從而進一步揭示更加的多的海洋現象。例如，海洋水團的研究，則著重是從海洋要素場入手來剖析水團的生消變化。在海洋地理信息系統中，如此的海洋現象應該更加容易用歐拉方式來表達。而拉格朗日方式則不全相同，在拉格朗日表達方式中，場的概念被弱化瞭，不過海洋現象的空間位置變動成為一種更易於表現。例如，海流可以 使用歐拉方式表達為流場，不過持續的海流更要應該用拉格朗日方式來表達，拉格朗日方式的海流在更加的多的時刻更加能展現海流研究中的許多精華，起到歐拉方式所難以達到的表達效果。

如前所述，所謂海洋現象，是指在對海洋場的剖析和研究基礎上，物理要素的特殊空間和時間分佈規律的總稱。一種海洋現象，外在表現上必然對應著某個或某些物理要素的特殊分佈。因 此，海洋動力學現象是裡邊 的重點。某些海洋現象，其本身可能不發生明顯的動力學變化，不過動力學的變化卻必然作用與影響和制約著其隨後的發展變化。因此講，海洋動力學現象是海洋要素場的重點。

顯然，海洋要素場和海洋現象概念既有聯系，又有區別，經常需要在對象與場之間進行概念切換。它們的關系主要展現在:海洋場是海洋科學鉆石的基本對象，海洋現象相比於海洋場來說，事實上是海洋場的特點表達和概念提煉。從數學的空間變換角度看，對應著場域到局部域的變換。從對象視圖到場視圖的轉換或逆過程，可以 使用特征函數(對象到場)或反函數(場到對象)建立。不過有時海洋現象亦有其特殊性，不能僅僅用這種變換就可以完全解決問題。例如，基於拉格朗日描述方法的海洋現象就是另外一種思路。因 此，海洋場的表達目前大體上隻局限於歐拉方式下，對於基於拉格朗日的海洋現象的表達需要采用新的表達方法，如采用時空“矢量”方式來處理。

基於拉格朗日描述的海洋動力學，它在監測和預報海洋環境污染方面的特殊地位，因此一直受到廣泛註重和重視。例如，海域內污染物質(如油膜)的漂移可以認為是一種拉格朗日形式的運動。簡單地說，海水的流線場才真真正正代表著污染物質的運動特征，海水的運動軌跡場才真真正正代表著污染物質可能造成的危害。認識到這一點，就能夠發現它在應用層次上所擁有的特殊意義。

如上所述，海洋數據有時也稱為海洋時空數據，它具有三個基本特征，即時間、空間和屬性特征。此亦為地理信息系統處理地理空間數據的一般方法。

2、1、4、4 時空數據的復雜性

相對於一般地理數據，海洋數據的時間特性和空間三維特性使得海洋地理信息時刻面對時空數據的復雜性問題，特別是海洋數據的組織、存儲和管理，怎樣對時間和空間重新組合，從而在原有的二維空間圖層的概念上增添新的數據類型是一個重要的基本問題。

海洋時空數據除瞭在數量上具有大小的概念之外，在時空尺度問題上也遵循海洋科學固有的規律，因此時空數據具有自己一身的尺度問題和多層次問題。

2、1、4、5 海洋現象的表達

海洋要素數據的表達可Yi經過增添時間—空間組合的方式進行表達，但海洋現象本身還涉及海洋科學研究對海洋現象的定量化描繪問題，對此，涉及海洋地理信息系統的完整化，需要對海洋現象的基本涵義做出定量的解釋，進而構建它的時空表達方式。