属性数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于属性数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍属性数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是叠层分析？
2. 数据分析数据按照属性分为几类？

什么是叠层分析？

叠置分析是地理信息系统中常用的用来提取空间隐含信息的方法之一，叠置分析是将有关主题层组成的各个数据层面进行叠置产生一个新的数据层面，其结果综合了原来两个或多个层面要素所具有的属性，同时叠置分析不仅生成了新的空间关系，而且还将输入的多个数据层的属性联系起来产生了新的属性关系。其中，被叠加的要素层面必须是基于相同坐标系统的，同一地带，还必须查验叠加层面之间的基准面是否相同。从原理上来说，叠置分析是对新要素的属性按一定的数学模型进行计算分析，其中往往涉及到逻辑交、逻辑并、逻辑差等的运算。根据操作要素的不同，叠置分析可以分成点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形与多边形叠加;根据操作形式的不同，叠置分析可以分为图层擦除、识别叠加、交集操作、均匀差值、图层合并和修正更新，以下就这六种形式分别介绍叠置分析的操作。要注意的是这里也要对属性进行一定的操作，所指的属性是较为简单的属性值，例如注解属性，尺度属性，网络属性等不能作为输入的属性值。 其中在ArcGIS 中可以进行叠置分析的数据格式有coverage，shapefile，GeoDatabase中的数据要素等，这里主要以shapefile 为例子来介绍。地理信息系统叠加分析可以分为以下几类：视觉信息叠加、点与 多边形叠加、线与多边形叠加、多边形叠加、栅格图层叠加。

叠加分析是GIS中的一项非常重要的空间分析功能。

叠加分析是指在统一空间参考系统下，通过对两个数据进行的一系列***运算，产生新数据的过程。

这里提到的数据可以是图层对应的数据集，也可以是地物对象。

叠加分析的叠置分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专属属性之间的相互关系。

多层数据的叠置分析，不仅仅产生了新的空间关系，还可以产生新的属性特征关系，能够发现多层数据间的相互差异、联系和变化等特征。

数据分析数据按照属性分为几类？

数据分析的属性类型有：

1、标称属性。

标称属性的值是一些符号或实物的名称，每个值代表某种类别、编码或状态，所以标称属性又被看做是分类型的属性（categorical）。这些值不必具有有意义的序，并且不是定量的。

2、二元属性。

二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，其中0常表示不出现，1表示出现。如果将0和1对应于false和true，二元属性则为布尔属性。

3、序数属性。

序数属性可能的取值之间具有有意义的序或秩评定，但相继值之间的差是未知的。例如，学生的成绩属性可以分为优、良、中、差四个等级；某快餐店的饮料杯具有大、中、小三个可能值。然而，具体“大”比“中”大多少是未知的。

4、数值属性。

数值属性是可度量的量，用整数或实数值表示，有区间标度和比率标度两种类型。区间标度属性：区间标度属性用相等的单位尺度度量。区间属性的值有序。所以，除了秩评定之外，这种属性允许比较和定量评估值之间的差；比率标度属性：比率标度属性的度量是比率的，可以用比率来描述两个值，即一个值是另一个值的倍数，也可以计算值之间的差。

5、离散属性与连续属性。

离散属性具有有限或无限可数个值。如学生成绩属性，优、良、中、差；二元属性取1和0以及年龄属性取0到110。如一个属性可能取值的值***是无限的，但可以建立一个与自然数的一一对应，则其也是离散属性。如果一个属性不是离散的，则它是连续的

到此，以上就是小编对于属性数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于属性数据分析的2点解答对大家有用。