數據理論論文模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇數據理論論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

數據通常被分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。相對于傳統的以文本為主的結構化數據，網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等半結構化、非結構化數據越來越多。同時，近幾年出現的微博、微信等可通過移動互聯設備使用的電子交往形式使數據量和數據種類更加復雜化。

（二）價值不高（Value）

價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以社會中常見的監控錄像為例，一天的監控記錄，有用數據可能僅有一二秒。如何將已有的結構化數據、半結構化數據及非結構化數據進行整合、分析，挖掘出更多有價值的信息，并通過強大的計算能力迅速地完成數據的價值“提純”成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

（三）要求高速處理（Velocity）

這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35．2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是生命。

二、圖書館大數據的主要來源分析

根據大數據的基本特征，經筆者分析，圖書館知識服務領域的未來大數據的來源主要有RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡和移動互聯數據等幾個方面。隨著圖書館數字技術的不斷提高，RFID將不斷推廣，這將是未來圖書館大數據的主要來源之一；由圖書館中的傳感器感知生成的數據，長時間積累后也將產生巨大的數據量；社交網絡已廣泛應用于社會各個方面，逐步成為人們交往的主要形式，其所產生的數據量遠超以往任何一個信息傳播媒介，由其生成的數據量是不可估量的；移動互聯網及移動互聯技術的不斷完善，使得圖書館可以靈活獲取移動電子設備、人員、資源、用戶行為和需求等信息，并對這些信息進行實時分析，從而幫助我們開展有效的智能輔助決策。

三、大數據對圖書館管理的影響和挑戰

（一）海量數據處理考驗圖書館計算能力

大數據時代背景下，各類數據量迅速增長，數據產生的方式、范圍發生前所未有的變化，人們在社會中的各類行為都產生了大量的信息數據，信息數據的組成結構、格式類型、存在形態等都更加復雜。圖書館要對上述復雜的數據進行應用、存儲，將具有很強的挑戰性，不僅僅涉及云計算、大數量級數據存儲等技術問題，還可能促發圖書館服務模式、資源建設模式、管理模式與發展模式的轉變。

（二）數據分析方式轉變帶來的挑戰

隨著圖書館信息化程度的提高，以互聯網信息搜索、查詢為基礎的知識服務逐漸被更多的圖書館所采用。但不管是簡單的信息服務，還是結合了信息檢索、組織、分析等高級業務服務，都可歸納為就數據而進行的服務。大數據時代背景下要求圖書館不僅需要通過結構化數據了解客戶需求，也需要大量的非結構化數據、半結構化數據去挖掘、預測和分析當前和未來的用戶需求，社會大眾的需求也將隨著不斷變化的個性化的高滿意度服務出現而對圖書館的服務呈現出明確和迫切的需求。滿足用戶的需求，提供復雜數據的處理也將成為大數據時代圖書館的發展方向，如何處理好數據分析，將直接影響圖書館的生存與發展。

（三）大數據對圖書館基礎設施提出更高的要求

半結構化及非結構化數據的迅速增加，導致數據存儲、計算規模越來越大，其成本急劇上升。很多知識服務機構出于成本的考慮將應用由高端服務器轉向中低端硬件構成的大規模計算機集群，從而對支持非結構化數據存儲及分析的基礎設施提出了很高的要求。

四、大數據時代圖書館管理發展方向

（一）探索利用數據分析技術與工具

對圖書館來說，在大數據時代要想在激烈的市場份額競爭中爭得一席之地，避免邊緣化，開展必要的大數據分析服務顯得必不可少。圖書館開展的大數據分析服務業務，主要可以有以下幾種：首先是圖書館自身建設所需的大數據分析。這類分析一般以圖書館的現有數據為對象進行分析，如讀者的借閱方式、行為愛好等，是一種對現有資源的分析與挖掘；其次是客戶即讀者所需的大數據分析。這類分析業務類似于當今圖書館為企業等客戶群體所做的信息情報參考、競爭情報分析，但也有著很大的區別，如對于分析對象數據的不同、分析手段的不同、分析目的不同等，這類分析業務所依靠的大量數據可能并非圖書館所擁有，從而成為限制該項業務發展的瓶頸，如何解決此類服務的數據問題是突破該瓶頸的關鍵。麥肯錫的《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告中首次提出了“大數據”的概念，對大數據的分析技術與工具進行了列舉，如目前已為廣大圖書情報研究者所熟知的聚類分析、數據挖掘、網絡分析、可視化分析、數據融合與數據集成等，特別是聚類分析、可視化分析與數據挖掘技術。但這些現有的研究目前僅僅只是針對結構化數據和有限數量的關鍵詞進行聚類分析、共現分析等，并不能真正挖掘大量負責數據的存在與表現形態，更不能通過這些分析去預測未來的可能發展趨勢。當然，大量網絡社交等信息行為產生的大量非結構化數據、半結構化數據也讓許多學者開始思考去采集和利用這些信息，如蘇玉照等人就認為如果能夠采集到Web日志的數據，就能很好地滿足發現關聯規則、內容分類和用戶聚類的需求，從而能提高個性化推薦的精度，進而對定制Web日志的數據模型、過程及方法進行探索。

（二）重視基礎設施建設

大數據時代，圖書館的核心競爭力不再僅是文獻數據信息的競爭，各類形式的海量數據以及對海量數據的分析、挖掘才是今后圖書館之間競爭的核心因素。因此，要跟上大數據的腳步，必須完善信息收集的基礎設施建設，加強各類信息資源的收集將成為圖書館資源建設的大方向。圖書館首先要明白“數據即生命”，解決數據存儲問題。大數據時代對于圖書館的數據存儲量要求極高。早在2007年，沃爾瑪就通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。這樣的經典案例是通過對海量的多類型數據收集和分析得到的。因此，圖書館要掌握讀者用戶、館員乃至社會服務群體等的信息，既要有當前通用的數據記錄中的個人身份、借閱記錄等結構化數據，還要有存儲信息行為、搜索方式、行為痕跡等非傳統數據，這些都需要通過基礎設施的建設來支持。除此之外，圖書館還必須解決數據計算和數據分析問題。要積極利用“云計算”技術，搭建圖書館的云計算平臺，解決圖書館自身海量數據的存儲及運算能力與大數據對存儲能力的高要求之間的矛盾。

篇2

由于歷史文化名城展示與利用涉及到的內容很多，包括歷史學、地理學、建筑學、社會學、景觀生態學等，與此同時，隨著科學技術的進步，先進的數據采集、建筑測繪等軟硬件設施已經大量應用于歷史文化名城的展示與利用當中，在此過程中產生了數量龐大的數據信息，而大數據能夠對這些龐大的數據信息進行快速準確的處理．所謂“大數據”就是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產．例如，三維激光掃描技術是一種通過激光反射的原理，將被測量對象通過三維激光掃描系統的處理，構建成一整套的點云數據模型，在此基礎上，通過專業的三維軟件技術對于被測對象進行逆向的數字化構建，從而能夠進行后續的數字化的研究與利用．在此過程中，點云數據會大量涌現，尤其是對于展示與利用真實性要求更高的項目而言，所產生的數據將會無限接近于真實的被測對象，數據會呈現出幾何數量級增長．數據量大，能夠促進歷史文化名城展示與利用在探索方法和研究理念的層面上產生根本性的變革．對于早期的歷史文化名城的展示與利用來說，由于受到認知性和數據分析能力的影響，人們就某一處歷史文化名城的展示與利用的形式、內容以及方法上，僅僅是能夠通過數量有限的樣本案例和數據資料，利用較為傳統的技術手段進行數據的分析、評估和管理．大數據的應用，能夠將大量的歷史文化名城的相關信息進行有目的性的篩選和處理，為展示利用的方式、方法在名城中的應用，提供了較為全面和具體的對策措施，提高展示利用實施的精確性．

1.2大數據對多樣數據類型的處理

歷史文化名城在展示利用時涉及到的數據繁多復雜．單就其中的某一處歷史建筑來講，《歷史文化名城、名鎮、名村保護條例》對建筑本身的歷史檔案包括了5項內容:1)建筑藝術特征、歷史特征、建設年代及稀有程度;2)建筑的有關技術資料;3)建筑的使用現狀和權屬變化情況;4)建筑的修繕、裝飾裝修過程中形成的文字、圖紙、圖片、影像等資料;5)建筑的測繪信息記錄和相關資料．除此之外，還有關于歷史沿革、歷史事件、地名典故、名人軼事等資料．上述幾項內容，基本涵蓋了一處歷史建筑的歷史價值和人文價值，這些詳細資料，在歷史文化名城的展示利用時會起到舉足輕重的作用．在歷史文化名城的展示利用的過程中，數據的類型非常多，有圖片資料、文字資料、影像資料、圖紙資料、點云數據等．在以往展示利用處理數據信息的時候，利用傳統的數據處理技術，事先定義好結構化的數據．結構化數據是將對象數據向便于查詢、處理的方向抽象的結果．結構化數據即行數據，存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據．結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統;醫療HIS數據庫;教育一卡通;政府行政審批;其他核心數據庫等．在結構化數據過程中，通常會忽略一些特定條件之下所不必考慮的細節，篩選出有用信息．隨著互聯網技術、展示利用技術以及測繪技術的快速發展和演進，非結構化的數據大量的出現，難以用結構化來進行表示，在存儲記錄數據的同時還要儲存數據的結構，增大數據存儲和處理的難度．相對于結構化數據而言，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括視頻、音頻、圖片、圖像、文檔文本等形式．具體到典型的案例中，如醫療影像系統、教育視頻點播、視頻監控、國土GIS、設計院、文件服務器PDM/FTP)、媒體管理等具體應用資源，這些行業對于存儲需求包括數據存儲、數據備份以及數據共享等．目前在歷史文化名城展示與利用當中，所利用的數據大部分都是非結構化的數據，而這些非結構化的數據將會逐漸成為主流化的數據．隨著歷史文化名城保護的發展，與展示利用相關的影響因子指標數量上必定會更加的豐富和細化．為了滿足歷史文化名城展示與利用的目的，在相關數據激增的同時，新的數據類型還會不斷出現，很難用一種或是幾種規定的模式來描述趨于復雜、多樣性的數據形式．而大數據與傳統的數據處理方式最大的不同之處就是，它在非結構化數據和信息的方面能夠最大限度地將大量歷史文化名城展示與利用的相關影響因子指標的細節信息進行數據非結構化，可以減少在數據處理過程當中的數據流失現象，為展示與利用提供更加充分的情報信息與技術支撐．

1.3大數據對數據信息的快速處理

由于科學技術水平的飛速發展和普及，數據越來越龐大，必須有相應的數據處理能力才能夠將大量的數據進行充分而有效的利用．歷史文化名城的展示與利用發展到今天，展示利用的相關數據除了具有傳統屬性以外，還具有時效性，通常某些數據的價值會隨著時間的推移而迅速降低，能否快速準確地處理這些數據，則是充分體現它們的價值所在，而大數據的特點就在于能夠快速、持續、實時的處理數據，從而能夠滿足相關的需求．在經濟發展和大規模建設工程中，經常會忽略歷史文化名城的歷史文脈的科學展示與利用．有時會單純地將歷史文化名城的展示與利用和社會發展、自然環境及其居民生活割裂對待，這樣會惡化居民的生活環境，不利于拉動居民的消費，不利于延續傳統的歷史文脈，不利于文化產業的發展，不利于創造品牌效應，降低城市的知名度，不利于歷史文化名城的可持續發展，對傳統風貌會造成嚴重破壞．在大數據的背景下，為了保護這些稀缺的展示利用資源，使得名城保護能夠可持續發展，大數據就需要對名城的相關數據進行快速處理，及時快速的提出有效、合理的保護措施．

2大數據在歷史文化名城展示利用中數據處理的應用

2.1在歷史文化名城空間數據上的應用

在《歷史文化名城、名鎮、名村保護條例》中提到，歷史文化名城、名鎮、名村應當整體保護，保持傳統格局、歷史風貌和空間尺度，不得改變與其相互依存的自然景觀和環境;建設控制地帶內的新建筑物、構筑物，應當符合保護規劃確定的建設控制要求;核心保護范圍內的歷史建筑，應當保持原有的高度、體量、外觀形象及色彩等，從條例以上的內容描述可以看出，與歷史文化名城展示與利用的相關信息具有非常典型的空間性．歷史文化名城展示與利用中空間數據的采集，基于移動設備、互聯網絡、測繪系統、自動記錄系統、數據檔案系統等，以及通過這些系統綜合分析所產生的再生數據．大數據通過整合和深入提取這些空間數據，將這些信息進行重新利用，實現海量展示與利用的數據信息的實時處理，智能判斷以及快速決斷，為某一項歷史文化名城的展示利用提供決策依據．隨著三維激光掃描技術的逐漸成熟，在歷史文化名城的街區展示利用中，通常采用三維激光掃描技術，將歷史街區現有的建筑特征和風貌進行數據的采集和整理，之后通過計算機相關軟件的處理，恢復歷史街區傳統的風貌特征，并通過虛擬現實等技術手段將其進行一定的場景重現．

2.2在歷史文化名城數據分析上的應用

由于大數據在信息處理上具有透徹感知、廣泛互聯互通、深入智能等特點，能夠借助互聯網絡進行傳遞、協同以及共享操作，在通過利用先進的數據分析技術，深入分析收集到的展示利用的數據后，進而獲取到更加具有創新性的、系統性的、全面性的數據信息來滿足某一項歷史文化名城在這方面的信息需求．大數據在數據分析方面的應用，從過去單維度的項目計劃、項目管理和項目執行，轉變為多維度的新興的項目協作關系．在這種新的組織關系下，每一處歷史文化名城個體，在進行展示與利用項目的籌劃、設計和實施過程中，都可以精確地、自由地、即時地共享和獲得相關信息，發掘同一類型數據的共性和不同，對彼此各自的特點進行正面、真實、合理的歸納與總結，找到若干種恰當的展示與利用的方式與方法，然后進行比較和選擇，以達到最佳的展示利用的效果．大數據的應用，促進了歷史文化名城的數字化基礎構建和物理設備的相互融合，通過數據對于名城的數據采集和匯總，經過網絡實現人與物的統一與整合，之后再通過云計算技術，使其對于歷史文化名城的展示與利用的管理更加動態化、系統化．

3大數據對歷史文化名城展示利用的意義

歷史文化名城的組成是由歷史文脈和城市形態兩大重要要素構成．現在愈來愈多的人們開始呼吁政府有關部門采取有效的措施，保護和傳承歷史文化名城的歷史脈絡和注重塑造城市形態，傳承歷史記憶，展現人文氣息．在社會經濟處于重大歷史變革的今天，對于歷史文化名城傳承的思考更加具有意義．歷史文化名城的歷史文脈和城市形態通常表現為包括城市空間形態、結構形態、聚集形態等一些具有可讀性強的、城市意向明顯的、靜止性的、永久性的客觀物體．城市形態作為物質屬性，其展示利用通常是展現城市的空間輪廓、城市肌理、街道格局、風貌特征、建筑物和構筑物本體等;而歷史文脈作為非物質屬性，其展示利用通常是展現與歷史文化形態有直接聯系的演變規律、歷史事件、社會結構、社會制度、哲學思想、倫理觀念、語言文字、文學藝術、禮儀風俗以及地域文化等．歷史文脈的展示通常是結合歷史文化名城的物質空間和相關史實文獻資料的整理，采用聲、光、電等現代的技術手段將抽象的歷史文脈以一種相對具體的形式進行展示．大數據的功能和作用就是能夠把城市形態和歷史文脈等這些具有物質屬性和非物質屬性的資料信息進行數據化、數字化的統計、整理和歸納，以一種清晰的思路與方式展示歷史文化名城文化創造的成就，以生動、形象、完整的方式來詮釋歷史文化的脈絡．通過大數據在歷史文化名城形態特征的展示與利用，探索古代與現代文明相互融合的有效方式與途徑，在保持相關歷史記憶的同時，加入新的科學、技術的活力，從而促進歷史文化名城的可持續發展．從歷史文化名城的展示利用的角度來說，加強文化遺產展示與利用和促進經濟與社會發展的有機結合，探索展示利用的有效解決途徑和方式，是為歷史文化名城的展示與利用提供策劃方案、擬定策略、提供決策的科學依據．只有在保持古城的形態和歷史文脈傳承的前提下，選擇大數據的方式進行歷史文化名城的展示與利用，文化遺產本身及其遺產價值才能以更有成效、最佳的方式體現．

篇3

由于信息技術的迅速發展，現代的檔案管理模式與過去相比，也有了很大的變化，也讓如今的檔案管理模式有了新的挑戰。讓人們對信息即時、大量地獲取是目前檔案管理工作和檔案管理系統急切需要解決的問題。

一、數據挖掘概述

（一）數據挖掘技術。數據挖掘是指從大量的、不規則、亂序的數據中，進行分析歸納，得到隱藏的，未知的，但同時又含有較大價值的信息和知識。它主要對確定目標的有關信息，使用自動化和統計學等方法對信息進行預測、偏差分析和關聯分析等，從而得到合理的結論。在檔案管理中使用數據挖掘技術，能夠充分地發揮檔案管理的作用，從而達到良好的檔案管理工作效果。（二）數據挖掘技術分析。數據挖掘技術分析的方法是多種多樣的，其主要方法有以下幾種：1.關聯分析。指從已經知道的信息數據中，找到多次展現的信息數據，由信息的說明特征，從而得到具有相同屬性的事物特征。2.分類分析。利用信息數據的特征，歸納總結相關信息數據的數據庫，建立所需要的數據模型，從而來識別一些未知的信息數據。3.聚類分析。通過在確定的數據中，找尋信息的價值聯系，得到相應的管理方案。4.序列分析。通過分析信息的前后因果關系，從而判斷信息之間可能出現的聯系。

二、數據挖掘的重要性

在進行現代檔案信息處理時，傳統的檔案管理方法已經不能滿足其管理的要求，數據挖掘技術在這方面確有著顯著的優勢。首先，檔案是較為重要的信息記錄，甚至有些檔案的重要性大到無價，因此對于此類的珍貴檔案，相關的檔案管理人員也是希望檔案本身及其價值一直保持下去。不過越是珍貴的檔案，其使用率自然也就越高，所以其安全性就很難得到保障，在檔案管理中運用數據挖掘技術，可以讓檔案的信息數據得到分析統計，歸納總結，不必次次實物查閱，這樣就極大地提升了檔案相關內容的安全性，降低檔案的磨損率。并且可以對私密檔案進行加密，進行授權查閱，進一步提高檔案信息的安全性。其次，對檔案進行鑒定與甄別，這也是檔案工作中較困難的過程，過去做好這方面的工作主要依靠管理檔案管理員自己的能力和水平，主觀上的因素影響很大，但是數據挖掘技術可以及時對檔案進行編碼和收集，對檔案進行數字化的管理和規劃，解放人力資源，提升檔案利用的服務水平。第三，數據挖掘技術可以減少檔案的收集和保管成本，根據檔案的特點和規律建立的數據模型能為之后的工作人員建立一種標準，提升了檔案的鑒定效率。

三、檔案管理的數據挖掘運用

（一）檔案信息的收集。在實施檔案管理工作時，首先需要對檔案信息數據的收集。可以運用相關檔案數據庫的數據資料，進行科學的分析，制定科學的說明方案，對確定的數據集合類型和一些相關概念的模型進行科學說明，利用這些數據說明，建立準確的數據模型，并以此數據模型作為標準，為檔案信息的快速分類以及整合奠定基礎。例如，在體育局的相關網站上提供問卷，利用問卷來得到的所需要的信息數據，導入數據庫中，讓數據庫模型中保有使用者的相關個人信息，通過對使用者的信息數據進行說明，從而判斷使用者可能的類型，提升服務的準確性。因此，數據挖掘技術為檔案信息的迅速有效收集，為檔案分類以及后續工作的順利展開，提供了有利條件，為個性化服務的實現提供了保證。（二）檔案信息的分類。數據挖掘技術具有的屬性分析能力，可以將數據庫中的信息進行分門別類，將信息的對象通過不同的特征，規劃為不同的分類。將數據挖掘技術運用到檔案管理中時，可以簡單快速地找到想要的檔案數據，能根據數據中使用者的相關數據，找尋使用者在數據庫中的信息，使用數據模型的分析能力，分析出使用者的相關特征。利如，在使用者上網使用網址時，數據挖掘技術可以充分利用使用者的搜索數據以及網站的訪問記錄，自動保存用戶的搜索信息、搜索內容、下載次數、時間等，得到用戶的偏好和特征，對用戶可能存在的需求進行預測和分類，更加迅速和準確的，為用戶提供個性化的服務。（三）檔案信息的整合。數據挖掘技術可以對新舊檔案的信息進行整合處理，可以較為簡單地將“死檔案”整合形成為“活檔案”，提供良好的檔案信息和有效的檔案管理。例如，對于企事業單位而言，培訓新員工的成本往往比聘請老員工的成本要高出很多。對老員工的檔案信息情況進行全體整合，使檔案資源充分發揮作用，將檔案數據進行總結和規劃，根據數據之間的聯系確定老員工流失的原因，然后建立清晰、明白的數據庫，這樣可以防止人才流失，也能大大提高檔案管理的效率。

四、結語

綜上所述，在這個信息技術迅速跳躍發展的時代，將數據挖掘技術運用到檔案管理工作中是時展的需求與必然結果。利用數據挖掘技術，可以使檔案管理工作的效率大大提升，不僅減少了搜索檔案信息的時間，節省人力物力，避免資源的浪費，還能幫助用戶在海量的信息數據中，快速找到所需的檔案數據信息。數據挖掘技術的運用，使靜態的檔案信息變成了可以“主動”為企事業單位的發展，提供有效的個性化服務的檔案管家，推動了社會的快速發展。

作者:于然 單位:揚州市體育局辦公室

【參考文獻】

篇4

2上交產品質量

根據對樣本圖幅綜合質量特性的檢測結果，無錫市錫山區第二次土地調查1:500城鎮土地調查（A標段）各項精度指標均需符合技術設計書和規范的要求，質量保證可靠。上交質量包括控制測量資料和城鎮土地調查質量，其中控制測量資料包括一二級導線觀測記錄手簿、一二級導線平差計算成果、圖根導線計算成果、一二級導線點點之記、埋石圖根點點之記、一二級導線點成果表、圖根點成果表、控制點展點圖、儀器鑒定資料；城鎮土地調查資料包括街道街坊分布圖、城鎮地籍調查表及相關資料、宗地界址點坐標及面積表、以街坊為單位的宗地面積匯總表、以街道為單位的土地分類面積匯總表、城鎮土地分類面積統計表、1:500分幅地籍圖接合表、宗地圖、新舊街坊對照表、新舊宗地號對照表。上交質量還應該包括數據建庫資料（宗地圖分幅地籍圖光盤、城鎮地籍數據庫）、專項調查統計資料（工業用地、基礎設施用地、金融商業服務用地、開發園區用地、房地產用地統計）、文檔資料（無錫市1：500城鎮土地調查技術設計書、技術總結檢查報告）。

篇5

二、構筑大數據管理“一站式”工程，建設“大數據管理智庫”新平臺

1．加強內、外部數據的“一站式”管理。對企業來說，數據無處不在，無時不有，究其來源，無非企業內部和外部兩個渠道。內部數據的活水源頭是各單位、各部門、各專業的統計報表提供的數據;外部數據一方面是國家管理部門、行業管理部門、權威機構等的統計數據，另一方面是來自互聯網、移動互聯網、各種傳感器等信息感知和采集終端采集的數據。這些數據，日積月累，最終“百川歸海”，匯成大數據的海洋。大數據時代，企業通過建立“大數據管理智庫”，打破渠道的邊界，把不同來源的數據整合在一起，實施一站式管理，讓數據時時刻刻為企業提供服務。2．注重數據挖掘環節的“一站式”管理。企業數據挖掘過程也是數據發現和梳理的過程，其有4個重要環節:采集、存儲、分析、預測。企業建立了“大數據管理智庫”，對這4個環節實施一站式管理，可以大大“提純”數據價值。首先是盡可能采集異源甚至是異構的數據，去偽存真，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云計算技術，分類、過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于檢索的標簽。第三是將高維數據降維后度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，導出可理解的內容。第四是將數據分析后預測出的結論應用到企業中去。3．突出價值鏈上數據的“一站式”管理。企業價值鏈可以分為基本增值活動和輔增值活動兩大部分。基本增值活動，即一般意義上的“生產經營環節”，如材料供應、成品開發、生產運行、成品儲運、市場營銷和售后服務。這些活動都與商品實體的加工流轉直接相關;輔增值活動，包括組織建設、人事管理、技術開發和采購管理。價值鏈的每一個環節都有相伴而生的數據。過去這些數據處在分散狀態。大數據時代，企業通過“大數據管理智庫”平臺，對這些數據實施一站式管理，有利于每一個環節的價值再創造和價值鏈的增值。

篇6

二、大數據在電力營銷中的應用策略

大數據時代正在逐漸嶄露頭角，企業要想順應時代的變化獲得新的發展，就必須對營銷體系進行重構，若能夠通過大數據資源開展電力營銷，必然會產生極大的市場價值。

1通過消費者視角，分析潛在需求行為大數據的特征表現在海量化的數據上，企業要想獲得更為精確的信息，就需要通過大數據的分析來尋找顧客的潛在需求。因此，電力營銷企業要想做好營銷體系的構建，擴大企業經濟市場，就要制定好多種方案，在大數據中尋找潛在的客戶需求，學會通過客戶的視角，對客戶的消費行為進行行為與特征分析，從而進一步提高客戶滿意度，最大化的打開企業知名度。

2精準定位消費群體，開展個性化營銷大數據能夠為電力營銷提供海量的數據信息，讓企業能夠在追求精準化的同時準確定位自身營銷方式，從而劃分出消費群體，打造個性化營銷。隨著社會經濟的發展，電力營銷企業開始越來越重視營銷的精準化，而大數據的出現在一定程度上改變了產品的質量，導致消費者市場也出現變化。消費者市場的劃分需要通過大數據進行主要原因自傲與企業所面臨的是個體消費者，而不是群體消費，這樣一來，個性化的營銷必然會成為電力企業的營銷主體。

3拓展營銷新市場，制定產品新戰略大數據是營銷策略制定的基礎和依據，這對于市場和業務的開拓也具有重要的意義。如騰訊游戲的研發，往往是通過大數據來進行精確地分析，從而使其能夠領先于其他手游行業，牢固自己的經濟市場地位。運用大數據分析數據，開拓新市場、新業務也是當今時代電力企業營銷發展的必然趨勢。要想做到領先同行企業，牢固自身市場地位，就需要在產品研發前期深入分析和研發大數據，制定更為符合客戶個性化需求的產品戰略，并進一步確定產品營銷渠道，拓寬產品領域。

4依靠互聯網技術，合作開展大數據營銷隨著互聯網營銷的興起，互聯網行業將絕大部分的精力都放在了大數據的應用上，大數據的應用也逐漸成為了營銷的主要手段。大數據從狹義來看是人們通過互聯網的使用而產生的數據，互聯網行業擁有者手握最大的數據源，如阿里巴巴、百度和微博等等，其搜索引起聯合線下進行，已經覆蓋了人們絕大部分的生活。而電力營銷要想得到進一步的發展，就要擠入互聯網行業中，進行大數據營銷。除了在自身領域建立數據資源優勢以外，還可以通過業務延伸來實現多元化的發展。

篇7

1．2數據庫設計數據庫設計在軟件開發過程中是一個很重要的環節，數據庫是任何系統都不可避免的。本研究在設計數據庫時盡量滿足第三范式，減少數據冗余，盡量設計比較精簡的數據庫。(1)人員信息表:有機構、人員編號、姓名、出生日期、性別、職稱、最后學歷、最后學位、學科、研究方向等字段。(2)科研成果信息表:有機構、成果編號、成果名稱、第一作者、成果來源、成果形式、出版單位、出版時間、刊號、關鍵字、成果字數等字段。(3)科研項目信息表:有機構、項目編號、項目名稱、項目來源、批準號、負責人、立項時間、完成時間、項目狀態、批準經費等字段。(4)管理員信息表:有用戶名稱、密碼。管理員登錄的時候要進行驗證，表單獲得的數據和數據庫中該表的數據對比如果成功，則登錄成功，否則，登錄失敗。對以上所有表的添加、刪除、修改、讀取等數據操作都設計相應的存儲過程來實現。

2系統實現

2．1系統用戶界面的設計用戶界面設計的要求是:(1)簡單清晰，一目了然，容易上手;(2)功能相似的頁面，采用統一的布局;(3)方便操作，盡量減少數據錄入量;(4)具有較好的錄入容錯功能。用戶工作界面由三層組成:上方是圖標欄;左下方為事務菜單;右下方為操作界面。頁面主要采用webForm來進行設計。如校級管理員用戶通過驗證后的登入界面。

2．2數據庫的實現本科研管理系統采用了三層結構的框架，將訪問數據庫的一些底層方法封裝在DBUtility這個類庫中，其中DbHelperSQL類和DbHelperSQLP類是連接數據庫字符串和一些公用的方法，如簡單的SQL語句，帶參數的SQL語句，存儲過程的操作等，DES－Encrypt類是數據庫的安全性，加密解密等操作。PubConstant類是動態的配置數據庫的連接字符串。

2．3配置web．config為了方便數據操作和維護，可以將一些數據庫連接配置參數放在web．config文件中，代碼如下。

2．4科研項目管理功能模塊的實現高校科研項目管理主要針對已通過審核的項目提供管理功能，能提供項目的信息，對項目實現增加、修改、查找等功能。點擊項目管理，可以出現項目一覽和新增項目兩個功能模塊。這時候點擊項目一覽，可以出現項目的一些基本信息，并且可以對其進行增加、修改、查找等相關操作。系統管理員有最高權限，可以查找全校的申報項目，可以模糊查找，有修改、刪除的權限，還可以導出所要的項目資料。以下是校級科研項目管理設計界面，如圖4所示。

篇8

一、前言

在知識經濟的時代，知識就是力量，知識就是資本。有效的知識管理可以使組織中的成員擁有更多的能夠幫助其解決實際問題的知識，使每個組織成員的能力都得到提高，從而提升整個組織的績效，使一個組織能夠不斷增強自己的競爭能力，不斷進步和成長。

我們的各項教學活動的基本目標是更有效地讓學生深入理解和掌握相關課程的理論與方法，并能夠綜合運用掌握的知識來解決實際的問題，從而提高自身的能力和素質。這和企業實施知識管理的目標有著很大程度的相似性，因此，盡管知識管理主要是針對企業的一種新的管理思想，但我們認為，它對于學校課程的教學，同樣有著重要的思想價值和實踐指導意義。本文著重探討了如何將知識管理這一應用于企業中的管理思想運用到數據庫這門課程的教學活動中來提高課程的教學質量，更好地實現教學目標。

但是由教師和學生構成的教學組織和一般的企業組織在組織形式、運作方式、目標等方面都有較大的差異，所以我們首先分析了教學中應用和實施知識管理和一般的企業組織的知識管理有哪些類似的、可比的地方，又有哪些是教學活動所特有的。然后，根據數據庫課程教學的特點確定如何借鑒企業中的知識管理來實施針對數據庫課程教學活動中的知識管理。

二、教學與一般企業組織的知識管理比較

不管是企業中的員工還是在校的學生，他們的知識都是通過各種方式的學習獲得的，知識管理是圍繞知識學習活動的管理，包括知識獲取、知識交流、知識應用和知識創新的管理。如果把教師和學生看作一個組織，這個組織和一般的企業組織在知識學習的組織形式、運作方式、目標等方面存在一些差異。

通過分析比較，我們可以得出教學中的知識管理的目標、內容和企業大體相似，企業的實踐經驗可以借鑒。但由于實施知識管理的環境不一樣，教學中的知識管理和企業的知識管理所注重的問題還是存在差異，主要表現在：

·教學中涉及的知識主要是顯性的，而企業更關注隱性知識的管理；

·教學中的知識主要來源于教師，因而教師如何有效地傳授知識是很關鍵的，而企業中的核心知識分布在各種企業內部資料庫、各個專家和技術骨干的頭腦中，因而如何利用知識管理工具和手段有效地組織、管理和利用這些知識是企業所關注的；

·教學中要注重調動學生學習知識的積極主動性，而在企業則更注重如何激勵員工參與知識共享與交流的積極性；

·教學中的知識是為將來作準備的，注重基本素質和學習能力的培養，而企業中知識很快就會被應用，創造價值，因而更注重知識的實用性和時效性；

·教學活動是有組織的有計劃的，教學安排合理與否是影響教學效果的一個重要因素，而企業中的知識活動是應工作需要而隨時發生的，因而需將知識管理融入業務流程。

三、知識管理在數據庫課程教學活動中的應用

作為計算機類的有關信息處理的基礎課，數據庫是一門實踐性很強的課程，強調知識的應用，而不僅是理論上的、定性的分析，要求學生最終能夠根據具體的實際應用需求，綜合運用數據庫的有關理論、方法，提出一個較為合理的信息處理方案，并輔助開發成員建立一個完整的數據庫應用系統。它和其他計算機類的課程，如操作系統、程序設計、數據結構等不同，它的專業覆蓋范圍比較廣。在信息化進程不斷加速、信息量急劇膨脹的情況下，無論哪一類專業都要面對數據分析和信息處理的問題，所以不僅是計算機專業的學生需要學習數據庫的有關知識，其他專業，特別是管理類專業的學生也需要具備信息處理方面的基本知識和能力。和計算機專業的學生都是理科背景不同，這些專業的學生通常是文、理科兼收的，學生的個體差異比較大，思考問題的角度有可能是多方面的，彼此也很難說服對方，要促進他們的交流與合作，必須給他們一定的磨合的時間和機會。

通過前面的分析研究，我們認為企業知識管理的實踐中得出的許多經驗在教學中可以借鑒，但不能全部照搬，需要就教學的特點進行調整，我們主要從促教、促學、促交流三個方面，以我們連鎖經營管理專業的數據庫課程教學為背景進行知識管理在數據庫課程教學中的應用研究。

(一)有效地向學生傳授知識

教學的基本任務是向學生傳授知識，教師擔當專家的角色通過各項教學活動將自己的知識傳授給學生，使學生掌握應該課程要求的知識，完成教學任務。教師能否有效地傳授知識是決定教學質量的一個重要因素。要有效地向學生傳授知識，我們認為可以從三個方面著手：

首先要了解學生目前的知識結構狀況；然后對教學內容作精心安排；最后是建立教學方法知識庫。

對于初次參加一門課程學習的學生來說，教師所傳授的是新知識。根據知識管理理論，個體吸收新知識的能力是與其自身原有的知識水平密切相關的，一項新的知識能被吸收加入到個人的知識庫中的必要條件是新的知識和其原有的知識之間要有關聯。因此在向學生傳授新知識之前需要了解學生目前的知識結構。在正式上課之前通過查看任課班級已經學習了哪些課程、學生中文／理科背景來進行初步的了解。在第一節課，通過課堂提問這一現場調查的方式進一步了解學生的知識結構。據此，在保證課程大綱要求的內容不變的情況下調整了原先的教學計劃安排。

教師在教學過程中不斷積累經驗，這些教學經驗是寶貴的資源，應該加以利用。我們可以參照企業建立企業知識庫的方法建立教育教學方法知識庫，由學校教學管理部門按課程收集、整理學生反映良好、教學效果明顯的教師成功的教學方法、教學心得體會、教學案例、課堂教學組織、教案設計等等，建立教學知識資源網，供廣大教師根據自己的需要進行研習。這種方法可以更大程度地發揮教學知識的效用，覆蓋更多的教師，使他們受益，進而使學生受益，也使得學校教師的教育教學成果得以延續。這和精品課程的建設是不一樣的。精品課程是從教師的角度來進行創新性的教學設計，其中不乏好的教學方法、教學案例，但這種設計、方法是否有效，未必均已得到證實。而進入教育教學方法知識庫的教學方法已被證實是有效的、成功的。

(二)激發學生主動學習的積極性，促進學生的自主學習

和企業中員工主動地自主地學習知識不同，學生們學習知識很多是被動的，這主要是因為他們對知識所能發揮的效用不甚了解，只是為了考試、證書之類的，這不利于知識的真正吸收、能力的提高。要激發學生主動學習的積極性，促進學生自主地學習需要從三個方面著手：首先要將課程教學和學生的職業規劃聯系起來；其次作業設計要給學生一定自由發揮的空間；最后給學生更多展示自己學習成果的機會。

學習知識的動力來源于對知識所能發揮的效用的認識，而這和學生對未來的職業規劃是密切相關的。因此，首先要了解學生對未來的期望，將課程學習和未來的職業規劃聯系在一起，使學生認識到課程中所學到的知識對他們將來的發展是有用的。在開學后的第一次課，除了通常的介紹課程主要的內容和教學目標、安排、考核等之外，我們一定要將課程和學生的專業背景、他們將來可能從事的職業聯系起來，使他們認識到學習這門課程可能對自己將來的工作有所幫助。

學生在完成教師布置的作業的過程中，需要將自己在課堂上、課本、其他參考資料上獲取的知識進行綜合化，進行知識的應用與創新，這些是知識轉化為處理問題的能力的重要途徑。而在教學中，我們發現學生作業相互抄襲的現象比較普遍，經過對學生作業的調查，我們發現：學生認為對于那些比較“死”的作業，自己做一遍和抄一遍沒有多大區別，做了也沒什么成就感。而對于比較“活”的題目，由于答案的不確定性，學生之間并不能確定誰的答案就是絕對正確的，求解這樣的題，不僅需要課本、課堂上的概念知識，還需要根據自己的需要去查找一些相關的資料，再融入每個人自己的一些想法和技巧，需要付出一定的努力才能完成。因而，學生在完成這樣的作業后會有一種成就感，也不愿意把自己的成果讓別人隨便抄。因此，在教師設計作業的時候應盡量出一些比較“活”的題，給學生一些自由發揮的空間。

在教學中要調動學生學習的積極性，激勵是一個重要手段。在企業中，員工掌握知識的多少決定其在企業中的工作地位和薪資收入，同時，贏得別人的認同和尊敬也是一個重要的激勵因素。在教學中，我們很少能給學生物質上的激勵，因此，精神上的激勵應該成為主要的激勵手段。在老師和學生面前展示自己學習研究的成果可以讓學生頗有成就感，同時也可以贏得其他同學的認同，提高自己在學生中的聲望。每次作業中，我們可以選取一部分學生，讓他們以PPT報告的形式來展示自己的成果，接受其他同學的提問、建議和評判。對于作業完成得不好的學生，可以促進他們今后做出更大的努力來贏回自己的聲望，對于作業完成比較好的學生，可以使他們獲得更大的滿足感和成就感，對今后的學習也是一種鼓勵。

(三)促進知識的共享與交流

傳統的教學是知識從教師向學生的單向流動，傳授的主要是顯性知識，知識的來源比較單一，教師與學生、學生與學生之間的互動很少，這不利于知識的交流與分享。要促進教學中的知識共享與交流，我們認為需要從兩個方面著手：拓寬學習交流的渠道和建立有利于知識共享的學習組織。

在課堂上，我們還是應以教師講授為主，但也應該留些時間讓學生提問和討論。講完一段內容，應該稍作停留，看看學生有什么問題，請他們提出來，其他學生和教師都可以嘗試著來回答或補充這些問題。課后，教師和學生之間的交流可以通過電話、電子郵件、MSN等進行，及時解答學生的一些疑問。同時，教師應該引導學生參與課堂以外的有關課程學習的交流，訪問學習資源網站、參加一些網上論壇、學習社區。通過參與課外的學習交流，學生能接觸到很多課堂上沒有講過的東西，從而能彌補僅靠教師傳授的不足，培養學生自主學習的能力。建立課程網上學習社可以使學生與學生、學生與教師之間的交流更加集中、更加便捷，一些在課堂上沒有討論完的問題可以在課后、在網上得以繼續。

篇9

二、石家莊地區制藥企業專利數據挖掘

本文對石家莊地區制藥企業的專利數據進行挖掘分析，挖掘對象是華北制藥集團公司、石家莊制藥集團有限公司、石家莊神威藥業股份有限公司、石家莊四藥股份、河北以嶺藥業股份有限公司、石家莊市華曙制藥集團、河北醫科大學制藥廠、河北圣雪大成制藥有限責任公司等地址在石家莊且具有一定代表性的藥企，希望通過這些藥企數據能夠找到石家莊地區制藥領域的核心組成，并能為藥企更好地發展提供有力的信息支持。IPC號是目前權威的專利技術主題的標識編碼之一,基本包含了各行各業的專利信息，是一個龐大的專利信息體系。目前國內外很多分析方法及技術大部分是基于專利的IPC分類號來分析專利技術主題的,此分析方法有一定的參考價值和科學性,而且對于具有大量專利信息的分析具有很好的總結概括效果。本文以專利全部IPC號為分析對象,并且構建IPC號之間的關聯規則,在最大程度上揭示隱含的專利技術關聯性，從而為石家莊地區制藥企業專利技術的發展提供參考。

1.數據準備。數據來源的準確與否是數據分析與挖掘的基礎，是數據分析與挖掘的根本。本文所使用的石家莊地區制藥領域專利數據由萬方數據公司提供，以制藥企業地址為石家莊為檢索條件，搜索出了包括從1985—2014年間石家莊地區制藥領域專利644條,分別分布在A、B、C、D、E、F、G、H八個大部。對專利數據庫中的644條專利進行篩選，根據“分類號”字段限制，它涉及專利信息的分類,有些IPC所涉及的范圍與石家莊地區制藥領域沒有聯系或聯系很小,不宜保留。根據“申請人（專利權人）”字段的限制,剔除與石家莊地區制藥不相關或制藥企業地址不在石家莊地區的專利。最后篩選出590條最符合該領域特點的專利。由于IPC號在幾乎所有現存數據庫中均是以一個字段存儲一個專利的所有IPC分類號的，形如:A61K38/26、A61K9/08、A61K47/12、A61P3/10，且每個專利一般都有好幾個分類號，而每個企業又研究大量的專利，所以在進行專利分析之前,需要對專利IPC號進行數據整理。由于過于細致的IPC分類號并不利于專利主題的分析與揭示,所以本文中采用專利小類分析,就是取IPC號的前4位。并將申請人與其對應的多條IPC號進行拆分,拆分后的數據項有773條，即顯示每個申請人對應的一條IPC分類號。

2.數據挖掘。本文數據挖掘過程將采用Excel和SQLsever2005軟件，首先對所得到的數據導入SQLserver2005進行挖掘，利用SQLserver2005可以直接進行IPC號的關聯規則挖掘，然后對專利信息進行分析。

3.數據挖掘結果與分析。基于關聯規則制作依賴關系網絡圖,可以更加直觀地看到各個IPC號之間的關聯和依賴狀態。

（1）以A61K、C12N、C12P、C07D、C07C為中心的核心專利技術群。這些專利的IPC分類號是關鍵部分藥物組成的各種化合物即藥物主要成分的重要聚集組。A61K（醫用、牙科用等的配置品）是項集次數最多的，即支持度較高的，C12P（發酵或使用酶的方法合成目標化合物或組合物或從外消旋混合物中分離旋光異構體）、C12N（微生物或酶；其組合物）、C07D(雜環環合物,例如鄰氯芐星青霉素的合成)、C07C(無環和碳環化合物)通過專利相關知識我們已經知道這些都是藥物的合成成分，即土霉素、鏈霉素、青霉素等多種抗生素和維生素的主要成分組成，是制藥領域的核心。這也是和石家莊地區制藥企業的核心領域相符合的。另外這些專利主題的相互關聯、依賴說明了石家莊地區制藥企業在該領域具有很好的布局網絡，在研發數量上也占有一定優勢，所以說是石家莊地區制藥企業的主要研究領域。

（2）以B65G、C12M為中心的輔助設備專利技術群。藥品的生產離不開設備的支持，所以設備方面的專利也能體現制藥企業的技術水平。在圖1中也能體現出來，專利間有著很強的依賴性和關聯性，在核心專利周邊有B65G（運輸或貯存裝置，例如裝載或傾斜用輸送機、車間輸送機系統、氣動管道輸送機）、C12M（酶學或微生物學裝置），這些是制藥的輔助技術手段，與中心專利是相互聯系的，也是制藥過程中必不可少的，在這些方面的提高有利于制藥核心領域的發展。先進藥品的研制離不開先進制藥設備支持，所以設備水平的提高也是關鍵的。如圖3所示，石家莊地區制藥企業在這一方面的技術依賴網絡也已經形成,說明在此技術領域也已經擁有較強實力。但與中心主要專利相比,輔助設備專利技術還是需要不斷提高的。

篇10

Abstract: As China's economic construction and social development speed is very quick, terrain and other factors change, the basic geographic data has a distinct feature of the current, directly restricts its use value and the range of use. So it is necessary to study the geographic database updates. This paper introduces briefly the basic steps of building characteristics and spatial database; and discusses some technical problems in spatial database, such as spatial data retrieval, seamless database. Finally discusses the update problem of geographic database.

Key words: spatial database update; seamless integration; massive data; data compression; data retrieval

中圖分類號：G633.55文獻標識碼：A文章編號：

一、引言

隨著基礎地理數據的積累逐步完成和共享應用，其現勢性問題已成為廣大用戶關注的熱點問題。《國家科技基礎數據庫建設與發展的研究報告》指出：持續更新和業務化運行是一個科學數據庫存在的根本。目前許多科技數據庫是按項目方式一次性建立的，缺乏持續的數據來源，或有效的數據更新機制[1]，很容易變成死庫，或逐步地失去應用價值。因此有必要對基礎地理數據成果定期進行更新，以滿足國民經濟、國防建設和社會發展的急切需求。

目前，空間數據管理技術呈現出網絡化、集成化、組件化和可視化的趨勢。Internet與Intranet的出現使分散于各地的數據，相互訪問與遠距離傳輸成為現實；數據倉庫和數據庫技術的出現，使人們能夠快速、有效地對海量空間數據進行管理。雖然關系數據庫是數據庫發展的主流，但單一關系型數據庫已不能完全滿足對空間數據的管理[2]。隨著數據庫技術的進一步發展，面向對象技術和關系數據庫技術相結合[3]，形成了對象—關系型數據庫。這進一步提高了數據管理的靈活性和應用開發能力。

二、空間數據庫簡介

1 數據庫的概念

地理信息系統的數據庫（簡稱空間數據庫或地理數據庫）是某一區域內關于一定地理要素特征的數據集合。與傳統數據庫相比，它具有如下特點：

（1）數據量特別大，地理系統是一個復雜的綜合體，要用數據來描述各種地理要素，尤其是要素的空間位置，其數據量往往很大。

（2）不僅有地理要素的屬性數據，還有大量的空間數據，并且這兩種數據之間具有不可分割的聯系。

（3）數據應用廣泛，例如地理研究、環境保護、土地利用與規劃等。

三、空間數據庫建庫步驟

1空間數據庫的體系結構

地理信息空間數據庫是實現數據組織、存儲與管理，其體系結構[4]如圖l所示。

圖1 數據庫體系結構

2 空間數據庫建庫流程

以下是空間數據庫建庫流程圖[5]：

圖2 空間數據庫建庫流程圖

四、空間數據庫建庫的若干技術

1．多尺度數據的組織

為滿足不同的需要，城市測繪部門一般要生產1：500、1：1000、1：2000、1：10000、1：50000等系列比例尺地形圖，各種不同分辨率的航空、衛星遙感影像等，如何對這一系列的比例尺的空間數據進行組織，主要有三種方法[6]：

（1）建立統一數據庫的多個比例尺；

（2）開發更好的層次數據結構來支持空間數據的多級表達，包括運用面向對象方法、語義數據模型等技術；

（3）通過自動綜合的方法自動生成同一數據庫的多個版本，這種方法的難度很大。

2．數據的無縫集成

GIS數據集成類型分空間數據的無縫集成和空間數據與屬性數據的無縫集成。

2.1 空間數據的無縫集成

傳統的空間數據都是基于圖幅的，每一圖幅以文件的方式存放起來。由于數據生產的系統誤差或偶然誤差，在圖幅與圖幅之間往往存在數據不一致的情況，如河流在圖幅之間發生了錯位、房屋在圖幅之間不能閉合等現象，這種情況稱為“圖幅縫隙”。由于分幅生產的原理，這種“圖幅縫隙”無法避免，以往的處理方法是增加一道接邊的工序，這就造成了數據被人為的修改，增大了誤差。可以設想，如果在整個數字化區域內進行數據生產，就可避免這一問題。具體實施步驟[7]為：

（1）詳細擬定空間數據庫結構，提出可操作的數據庫建庫方案。

（2）按照數據庫建庫方案對原始數據進行規范化整理。

（3）對于有屬性表的數據如MapInfo、Arc／Info數據，進行屬性整理；沒有屬性的數據如AutoCAD數據，單獨在數據庫里建立屬性表。

（4）對已整理完成的空間數據進行批量入庫。

（5）對屬性數據進行批量入庫。

（6）進行圖形歸一化處理，保證跨圖幅的特征地物保持連續。

（7）進行屬性連接。

2.2 空間數據與屬性數據的無縫集成

對于這種情況，在數據入庫時只需對圖形和屬性進行相應的對照入庫即可。

3．海量數據存儲和管理

當前，航空和航天對地觀測技術迅速發展，利用多種星載和機載傳感器，人們已經能夠（準）實時獲取反映地球表面動態變化的、多時相、多波段、多分辨率的對地觀測數據[8]。因此，對海量空間數據的存儲和管理形式的研究和探索也成為一個重要的研究方面，目前國際上正在采用對象—關系型數據庫來存儲和管理空間數據的技術和方法。