1、分箱：分箱方法是一种简单常用的预处理方法，通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”，实际上就是按照属性值划分的子区间，如果一个属性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值放进这个子区间所代表的“箱子”内。
2、pipeline工具本身一般是控制这些工具的流程，最简单的crontab就定时执行就好，但是有时候会有数据依赖的问题，比如第7步依赖第三步的两个文件以及平行的第6步的文件，这个依赖并不是线性的，而是一个图的形式。
3、数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。
4、Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。
技术设计与数据采集讲述了GPS测量的规划与数据采集方法，确保数据的准确性和完整性。 时间标示法深入解析GPS的时间同步技术，对于定位精度至关重要。 地球坐标参照系介绍了用于定位的各类坐标系统，帮助读者理解GPS坐标转换。
全书共分11章，其主要内容为：绪论，全球定位系统的组成及信号结构，GPS定位中的误差源，距离测量与GPS定位，GPS测量的技术设计，数据采集，时间标示法，地球坐标参照系，常用的数据格式，GPS线向量解算和网平差及GPS高程测量等。
书中详尽讲解了测量技术的设计与实施步骤，以及数据处理和实用数学模型的运用，力求简化复杂的理论内容，强调其实用性。该书的特点在于概念清晰，语言通俗易懂，不论是对高校学习GPS课程的学生，还是从事测量工程的技术人员，都能找到适合自己的部分。
第四章则转向实践，讲解了如何从GPS信号中提取出有用的测量数据，以及面临的射频干扰和信号遮挡问题。书中的附录提供了世界各地的GPS数据，供学生进行实战性的数据处理和分析，通过MATLAB编程，他们能亲身体验GPS数据的解析过程。
第四部分（第十三章）聚焦于测量新技术，特别是GPS全球定位测量的基本理论和实际应用，展示了测量技术的前沿进展。光电技术在工程测量中的应用，也在相关章节中得以充分介绍，以反映现代测量技术的多元化趋势。最后，附录部分为测量实验和实习，为学生提供了实践操作的机会，帮助他们将理论知识转化为实际技能。
接着，从第3章至第6章，重点聚焦GPS技术。这部分详细解析了GPS的构成，阐述了其定位原理和定位方法，以及GPS在定位测量中的应用，帮助读者理解全球定位系统的运作机制。第7至第10章转向RS部分，涵盖了遥感技术的基础知识，如遥感数据的获取途径，以及数字图像处理和图像解译的关键技术。
1、【答案】：A 大数据的5V特性包括体呈大、多样性、价值密度低、速度快以及真实性的显著特征、大数据关键技术中，数据釆集阶段主要使用的技术是ETL （Extract，Transform，Load）技术。大数据管理主要使用了分布式并行处理技术，比较常用的有Map Reduce。
2、关于数据的描述中正确的是数据和它的语义是不可分的，数据是描述事物的符号记录，数据是数据库中存储的基本对象。数据描述有两种形式：物理描述和逻辑描述。物理数据描述指数据在存储设备上的存储方式的描述，物理数据是实际存放在存储设备上的数据。
3、【答案】：D 解析：A的叙述不正确。顺序存储方式不只是应用于存储线性结构，一些非线性的结构也可以采用顺序方式存储，例如，完全二叉树的存储、稀疏矩阵的三元组法存储等。B的叙述不正确。在顺序方式存储的数据结构中进行插入、删除运算会引起大量结点的移动，因此运算效率不高。C的叙述不正确。
4、关于数据的描述正确的是（B）A.分析目的不明确，为分析而分析。B.高级的数据分析方法不一定是最好的，能够简单有效解决问题的方法才是最好的。C.缺乏业务知识，分析结果偏离实际。D.一味追求实用高级分析方法，热衷研究模型。
5、分类分析和聚类分析等。由此可见，选项B的描述是正确的。 OLAP（On—line analytical processing）是联系分析处理的英文缩写。它仍使用DBMS存取数据，即选项C的描述是错误的。数据仓库不是用做日常查询，也不是汇总和统计，它主要用于提取数据中的潜在信息和知识。因此选项D的描述是错误的。
1、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
2、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
3、大数据开发框架有多种，以下是一些常见的框架： Hadoop Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模数据集。它提供了分布式文件系统和MapReduce编程模型，可以处理海量数据的存储和计算需求。Hadoop的分布式架构使得它能够处理数千个节点的集群环境，广泛应用于大数据处理和分析领域。
4、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
5、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构 在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。
6、实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
克立格法包括普通克立格、泛克立格、指示克立格等基本方法，是把地球化学数据看作一种区域化变量，因而在对化探数据进行处理时，既对数据进行随机分析，又对数据进行结构分析，并借以制定正确的估值方案。
在勘查地球化学中，指的是分析误差、取样误差和区域变异的相对大小。在评价变化趋势时，总希望分析误差比区域变异小。为了做这种对比，首先把不同来源的变异分离开来，然后用F-检验做必要的对比。
化探资料数据处理的目的有两个，一是分离地球化学背景和异常，二是确定与成矿有关元素的共生组合规律。在本次研究中，对化探资料数据主要进行下述3种方法的处理。
在地层柱状图的一侧于相应层位或采样点位处，标示出元素或地球化学指标量值的图件，用以表示沿钻孔刨面柱的元素或地球化学指标量值的变化情况。基于二维地球化学数据、计算机技术和MAPGIS技术实现的多元空间分析。
列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。
实验数据的处理方法： 平均值法 取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。
摘要：实验结果的表示，首先取决于实验的物理模式，通过被测量之间的相互关系，考虑实验结果的表示方法。常用到数据处理方法有作图法，列表法，平均值法，最小二乘法等。在处理数据时可根据需要和方便选择任何一种方法表示实验的最后结果。（1）实验结果的图形表示法。
缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。回归分析回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。
常见的数据分析方法有哪些？趋势分析 当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。数据展现 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。
