GIS数据有哪些有哪些采集方式
1、矢量化：纸质地图扫来描后，进行配准投影及数字化处理
2、测量：导出全站仪等测量仪器采集的点数据，进行内业成图处理
3、GPS采集：利用自GPS接收机或RTK技术采集的数据，进行内业成图处理
4、遥感影像解译：利用卫星影像，数据zhidao预处理，进行影像自动分类识别或人工解译提取信息
5、航测或雷达数据：利用航拍的卫片或利用雷达数据，提取信息
针对流数据的实时计算采用什么大数据计算模式？
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。 hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。 大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。 大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 在掌握Java基础的前提下，各阶段的大数据学习需要掌握的专业技术。
搜集统计数据的基本组织方法有哪些
搜集数据的具体方法主要有访问调查、邮寄调查、电话调查、座谈会、个别深度访问、网上调查。 访问调查：访问调查又称派员调查，它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。 邮寄调查：邮寄调查是通过邮寄或其他方式将调查问卷送至被调查者，由被调查者填写，然后将问卷寄回或投放到指定收集点的一种调查方法。 电话调查：电话调查是调查人员利用电话通受访者进行语言交流，从而获得信息的一种调查方式。电话调查优点是时效快、费用低；不足是调查问题的数量不能过多。 座谈会：座谈会也称为集体访谈法，它是将一组受访者集中在调查现场，让他们对调查的主题发表意见，从而获取调查资料的一种方法。这种方法适用于搜集与研究课题有密切关系的少数人员的倾向和意见。 个别深度访问：个别深度访问是一次只有一名受访者参加的特殊的定性研究。常用于动机研究，以发掘受访者非表面化的深层次意见。这种方法最适宜于研究较隐秘的问题，如个人隐私；较敏感的问题等。 网上调查：网上调查主要有E-mail、交互式CATI系统、互联网CGI程序三种方法。
数据调查的具体方法是什么？
设计调查表格 在确定调查目的。调查任务、调查单位、调查对象和报告单位等一系列条目之后，要根据调查的需要，将e68a843231313335323631343130323136353331333431363532所要了解的数据列为设计表格中的每一个项目，并且编制填表说明和报告时间，尔后发给调查单位和调查对象在规定的时间内填报。有时，也可由调查人员直接向调查单位或调查对象提问、计量、观察。 摘录有关数据 在报告单位的数据资料和在调查研究过程中调查对象提供的数据里，有一些是与调查研究课题无关的，调查者应根据调查工作的实际需要，对已掌握的数据资料进行筛选、摘录，把有关、有用的数据摘录出来。如中国社会科学院青少年研究所在汇编《中国1982年青少年人口数据资料》一书时，就采取了这种方法。他们以我国青少年人口自我状况和社会现象诸方面的数据为编辑依据，从《中国1982年人口普查10％抽样资料》一书，以及各类报刊登载的有关这方面的数据资料中进行摘编。如在人口普查的许多现有表格中，有许多是与该书所需要的数据无关的，其中有23类有关系，他们就把这23类抽出来汇编整理。 搜集原始记录 一般情况下，每个单位都有自己的工作记事本，记载本单位所做的主要工作，这些都属于原始记录，比较真实、可信。在开展调查活动时要注意搜集。查阅这些原始记录中的有关数据。 实践已经表明，数据调查是容易受人为因素的影响的。“大跃进”时期，在“浮夸风”的影响下，农村多报粮食产量的现象泛滥成灾，而且谁报得越多，谁就是模范。如有人曾将粮食亩产量报到一万斤。因此维护数据调查的科学性和严肃性是十分重要的。在开展数据调查时，要防止虚报、估报、误报等现象发生，一是不能完全依照领导的意图搞数据调查，特别是领导要求夸大或缩小某些事实数据时。二是要注意反复核实数据，如查阅原始记录，询问数据的来源。同时还可以和其他调查方法相结合进行验证，如抽样调查法。三是加强对统计调查工作者的办公培训。防止在填报表格中产生不必要的误差。
数据挖掘不同领域中的采样方法有哪些？
1，关联规则的采样 挖掘关联规则的任务通常与事务处理与关系数据库相关，该任务需要反复遍历数据库，因此在大数据集上将花费大量的时间。有很多的算法可以改进关联规则算法的效率与精度，但在精度保证的前提下，采样是最直接与最简单的改进效率的方法。
2.分类的采样 分类一般分为三种类型:决策树、神经网络及统计方法(如无偏差分析)，在这些算法中均有使用采样的案例。分类的采样一般有四种，一种是随机采样，另外三种是非随机采样，分别是“压缩重复”、“窗口”及“分层”。
3.聚类的采样 在聚类中进行采样有若干的用途。有些聚类算法使用采样进行初始化工作，例如，利用采样得到的样本得到初始化的参数，然后再对大数据集进行聚类。当处理大数据集时，需要降低算法使用的空间。为了得到较好的聚类，根据数据的分布情况需要采用不同的采样方法。随机采样仍然是一种常规的方法，在随机采样忽略了小的聚类的情况下，一般采用非随机采样的方法。非随机采样的方法中最常用的是分层采样。例如，在密度差别很大的数据集中，根据密度的不同，采样的样本数量可以不同，在密度较高的区域采样的次数少一些，而在密度稀疏的区域，采样的次数多一些。
4.扩充(Scaling-Up)的数据挖掘算法的采样 扩充是指利用已有的数据挖掘算法能够高敛地处理大数据集。当数据挖掘的算法初期是处理小数据集的情况下，处理大数据集就会受到限制。在这种情况下，一般会采用分而抬之的方法:将大数据集分解成较小的互不重叠的数据集，利用己有算法进行处理，然后，将小数据集得出的结果合并成最终的结果。需要注意的是，这种方法等价于将困难转嫁到合并步骤，即需要复杂的处理才能得到正确的结果。因此，整体的复杂性没有降低。
