(完整word版)手把手教你做gis地形分析

用gis做地形分析

一、准备工作：

1．拥有授权过（破解过的）ArcGis10.0软件；

2．拥有一个DWG文件（其中需要有高程点的图层）；

3．认真按照这个文章的步骤做；

4．参照以上三点。

二、含高程点DWG文件准备

1．首先，找到你需要分析高程（坡度、坡向等）的DWG源文件。打开后，如图所示。

2．随意找到一个高程点，仔细观察CAD软件左下角的Z坐标是否为0，不为0，且有一定的数值，则请看第三步。

如果没有Z坐标的值，则看下面的红色字体。

因为这次选用的CAD文件的高程点是没有值的，所以要利用湘源控规\飞时达来解决这个问题，下面分别进行介绍。

（1）打开飞时达，打开有高程点的CAD文件，除了高程点图层，在图层管理器中关闭其他所有的图层。使用飞时达的“地形——高程点转换——输入最小有效高程值〈不限制〉——输入最大有效高程值〈不限制〉——选择一个高程点——该图元已有标高，是否直接采用〈Y〉——是否生成标高文字〈N〉——转换同类型图元〈A〉——确定”。

（2）打开湘源，打开有高程点的CAD文件，除了高程点图层，在图层管理器中关闭其他所有的图层。使用湘源的“地形——字转高程——标高最低值0——标高最高值100——是否过滤小数点选择1——框选所有高程点——确定”。

按照这个步骤后，我们可以看到所有的高程点的Z值已经生成了。

将转好高程值的DWG文件，放至“文档——ArcGis文件夹”。

PS：请大家养成好习惯，所有gis要用到的文件夹和文件一定不能用汉字命名，作者经常碰到错误是因为这类习惯造成的，此外，尽量在磁盘根目录下新建文件夹用来进行GIS分析，因为这样好找。

3．打开GIS软件（ArcMap）。如图所示：

4．打开GIS后，先确认你的Spatial模块是否开启。

点击“自定义——扩展模块”，检查里面的spatial analyst 是否开启，作者为了方便，全部都勾选了，反正不影响系统速度。如图所示：

5．开启这个模块后，打开ArcToolbox（不会打开的朋友请在菜单栏里面点击图标）。

我们可以看到这样的工具栏：

6．点击“添加数据”图标，打开对话框，选择高程点文件DWG文件“甸中大村老村庄规划地形图”，如图所示。

7．点击左侧“图层”，保留勾选.dwg Point,单击右键——打开属性表，检查elevation

列数字是否有坏点，可用下拉菜单，选择按属性选择——输入“"Elevation" >=1900 AND "Elevation" <=1970”，检查并过滤不正常的高程点——应用。

8．单击右键——数据——导出数据，文件类型选择shapefile，命名为Export-Output并保存。

9．双击ArcToolbox中TIN管理下的“创建TIN”

10．在输入要素类（可选）——添加Export-Output，输出TIN——选择C:\Users\Z\Documents\ArcGIS——确定。

11．直到创建完后，ArcMap界面右下角会提示如下图标，表示创建成功。

12．生成高程分析，如下图。然后“图层——不勾选DWG”，关闭高程点图层。

13．创建成果

在左侧“内容列表——图层”中右键单击新创建的TIN——属性——符号系统。然后，“符号系统——添加（黄色圈）——坡度、坡向”，可根据个人爱好和需要进行高程的分类数量和颜色进行相应设置，还可左下角红圈内选择是否显示山体阴影效果（红色圈）。

14．高程分析图

“右键单击tin——属性——符号系统”，可对高程的分级色带进行调整。

高程分析图向我们呈现非常直观和立体感深厚的山体顶视图，为了表达出明显的渐变效果，特意选同一色相的不同饱和度，表示高程的图例一般需要5-8个层级，最多10个，10个以上则没有必要，5个以下则无法表现山体的高度感，本案选8个层级。

15．坡度分析图

依据《城市用地竖向规划规范（CJJ83-99）》和《城市居住区规划设计规范（GB50180-93）》等规划设计标准与技术规范可知，坡度在8%以下的用地适宜建设道路，工业和仓储用地的

坡度控制在10%以内，居住用地的坡度控制在25%以内，公共设施用地的坡度控制在20%以内。在坡度分析图上，图例选择4个层级，分别是0%-8%、8%-15%、15%-25%和25%-90%，坡度在25%以上的用地不建议开发使用，或作景观绿化使用。

一般来说，用地坡度在8%以下的区域地势平缓，可直接开发利用，适宜道路与建筑建设。坡度在8%-15%之间的区域也可以建设，但应结合地形，需要一定的填挖处理和地形改造工程，坡度在15%-25%之间的区域，可以将局部的陡坎进行填挖改造，加以利用。坡度在25%以上的区域，地势陡峭，不适宜建设。

16．坡向分析图

坡向分析图会产生平坦、北、东北、东、东南、南、西南、西、西北和北10个图例，最后一个重复的“北”可以在PS中进行删除，值得注意的是，因等高线的零碎和不连续，由软件分析得到的图，河流部分并非完全显示“平坦”，需要在PS中进行填充，才可以达到如图的效果。此图没什么解释，对照图例阅读即可，图例的应选择色差较大的颜色。

一般南坡、东南坡具有较好的气候和日照条件，建议住宅和公建类建筑（如学校、敬老院）尽量选择偏南坡向，有利于太阳光的吸收，实现太阳能有效利用。

17．ArcMap如何制图出图

“插入——比例尺、指北针、图例”，然后“双击或者单击右键——属性”可进行编辑。

18．“文件——导出地图”，设置格式、分辨率。

19．完成。

手把手教你做gis地形分析

用 gis 做地形分析 一、准备工作： 1．拥有授权过（破解过的）ArcGis10.0 软件； 2．拥有一个DWG 文件（其中需要有高程点的图层）； 3．认真按照这个文章的步骤做； 4．参照以上三点。 二、含高程点DWG 文件准备 2．随意找到一个高程点，仔细观察CAD软件左下角的Z 坐标是否为0，不为0，且有 一定的数值，则请看第三步。 如果没有Z 坐标的值，则看下面的红色字体。 因为这次选用的CAD 文件的高程点是没有值的，所以要利用湘源控规飞时达来解决这个问题，下面分别进行介绍。 （1）打开飞时达，打开有高程点的CAD文件，除了高程点图层，在图层管理器中关闭其他所有的图层。使用飞时达的“地形——高程点转换——输入最小有效高程值〈不限制〉——输入最大有效高程值〈不限制〉——选择一个高程点——该图元已有标高，是否直接采用〈Y〉——是否生成标高文字〈N〉——转换同类型图元〈A〉——确定”。 1．首先，找到你需要分析高程（坡度、坡向等）的DWG 源文件。打开 后， 如图所 示。

（2）打开湘源，打开有高程点的CAD 文件，除了高程点图层，在图层管理器中关闭其他所有的图层。使用湘源的“地形——字转高程——标高最低值0——标高最高值100 是否过滤小数点选择1——框选所有高程点——确定”。 按照这个步骤后，我们可以看到所有的高程点的Z 值已经生成了。 将转好高程值的DWG 文件，放至“文档——ArcGis 文件夹”。 gis 要用到的文件夹和文件一定不能用汉字命名，作者经 此外，尽量在磁盘根目录下新建文件夹用来进行GIS分3．打开GIS软件（ArcMap ）。如图所示： 4．打开GIS后，先确认你的Spatial 模块是否开启。 点击“自定义——扩展模块”，检查里面的spatial analyst 是否开启，作者为了方便，全部都勾选了，反正不影响系统速度。如图所示： PS：请大家养成好习惯，所 有常碰到错误是因为这类习惯造 成的，析，因为这样好找。

手把手教你做竞品分析

手把手教你做竞品分析 什么是竞品？这里引用“苏杰”绕口令式的小结： 你的产品，在解决同样需求的时候会碰到同样的产品；解决同样需求的时候会碰到不同的产品；解决不同需求的时候会碰到不同的产品；解决不同层次需求的时候会碰到不同的产品。他们都是竞品。 那么，如何做竞品分析呢？ 接下来，我以“为企鹅FM的后续发展方向提供辅助决策”为目的，来说明如何做竞品分析。竞争对手选择喜马拉雅FM。 一.明确竞品分析的目的 很多人在做竞品分析的时候，都是直接把竞品列上去，然后就开始分析了。这其实违背了一个很重要的设计思考原则：做一件事情首先要明白为什么要做，做的目的是什么，然后是你打算怎样去做。——刘津，《破茧成蝶》作者

本次竞品分析的目的：是为企鹅FM的后续发展方向提供辅助决策。 二.选择合适的竞品 如何选择合适的竞品？ 1.搜索。渠道有：百度、知乎、易观智库、艾瑞网、微博、各大PM社区、36kr 等。如果有APP，上AppStore、各大安卓应用市场去搜关键词，对应推荐的一系列App都有可能是你的竞品，选择最符合自己定位的竞品。 2.善问。问同事、朋友，该领域的专业人士或去问答平台提问等，找出合适的竞品。 这里，我选择“喜马拉雅FM”为竞争对手的原因在于，目前市面上，按功能定位分，主要分为这五类： （图片来源于易观智库）

企鹅FM和喜马拉雅FM均侧重于做音频分享型平台。所以，我优先选择“喜马拉雅FM”为竞争对手来做详细的竞品分析，找出其做的好的，可以借鉴的地方。 两款APP的iOS版首页总览： 三.竞品分析的三个方面 竞品分析主要包括三个方面：用户分析、功能分析和数据分析，三者需同步进行。界面及交互研究这里不具体展开。 1.用户分析 用户分析包含：核心用户、主流用户和用户构成比例三个部分。 1）核心用户

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？ A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？ A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！ 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。 Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？ A：建议如下： 1、先了解数据分析是神马？ 2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？ 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例； 4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）； 5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感； 6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现； 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》； 有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？ A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。看那么多书，没有实践都是虚的。 Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？ A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

ArcGIS地形分析实验内容步骤

实验九地形分析-----TIN及DEM的生成及应用(综合实验) 一、实验目的 DEM是对地形地貌的一种离散的数字表达，是对地面特性进行空间描述的一种数字方法、途径，它的应用可遍及整个地学领域。通过对本次实习的学习，我们应： a)加深对TIN建立过程的原理、方法的认识； b)熟练掌握ArcGIS中建立DEM、TIN的技术方法。 c)掌握根据DEM或TIN 计算坡度、坡向的方法。 d)结合实际，掌握应用DEM解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 软件准备：ArcGIS Desktop -----ArcMap(3D分析模块---3D Analyst) 实验数据：矢量图层：高程点Elevpt_Clip.shp，等高线Elev_Clip.shp，边界Boundary.shp，洱海Erhai.shp，移动基站.shp 三、实验内容及步骤 1. TIN 及DEM 生成 1.1由高程点、等高线矢量数据生成TIN转为DEM 在ArcMap中新建一个地图文档（Insert---Data Frame） (1)添加矢量数据：Elevpt_Clip、Elev_Clip、Boundary、Erhai（同时选中：在点击的同时按 住Shift） (2)激活“3D Analyst”扩展模块（执行菜单命令[Tools]>>[Extensions扩展]，在出现的对 话框中选中3D分析模块---3D Analyst），在工具栏空白区域点右键打开[3D Analyst] 工具栏 (3)执行工具栏[3D Analyst]中的菜单命令[3D Analyst]>>[Create/Modify TIN创建/修改 TIN]>>[Create TIN From Features从要素生成TIN]； (4)在对话框[Create TIN From Features]中定义每个图层的数据使用方式； 在[Create TIN From Features]对话框中，在需要参与构造TIN的图层名称前的检查框上打上勾，指定每个图层中的一个字段作为高度源（Height Source），设定三角网特征输入（Input as）方式。可以选定某一个值的字段作为属性信息（可以为None）。即勾选elevpt Clip：高度源（height resource）：ELEV；三角网作为（triangulate as）：mass points；标识之字段（tag value field）：none。勾选elev Clip，高度源（height resource）：ELEV；三角网作为（triangulate as）：mass points；勾选Boundary，三角网作为（triangulate as）：soft clip，其余不变，勾选ErHai，高度源（height resource）：ELEV；三角网作为（triangulate as）：hard replace；标识之字段（tag value field）：none。

微博项目资料整理

利用周末的时间，做了微博相关资料的整理，和大家共同分享（附件：有相关的论文可供参考）。 一、微博内容挖掘 主要技术支撑：文本挖掘技术 相关理论模型topic model。 其中包含两个主要的模型：分别为PLSA模型和LDA模型. 1.1 PLSA模型 LSA：潜在语义分析 PLSA：概率潜在语义分析 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如： 1.稀疏性(Sparseness): 对于大词典，尤其是包括了生僻字的词典，文档稀疏性不可避免； 2.多义词(Polysem): 一词多义在文档中是常见的现象，BOW模型只统计单词出现的次数，而忽略了他们之 间的区别； 3.同义词(Synonym): 同样的，在不同的文档中，或者在相同的文档中，可以有多个单词表示同一个意思； 从同义词和多义词问题我们可以看到，单词也许不是文档的最基本组成元素，在单词与文档之间还有一层隐含的关系，我们称之为主题(Topic)。我们在写文章时，首先想到的是文章的主题，然后才根据主题选择合适的单词来表达自己的观点。在BOW模型中引入Topic的因素，成为了大家研究的方向，这就是我们要讲的Latent Semantic Analysis (LSA) 和 probabilitistic Latent Semantic Analysis (pLSA)， 2. LSA简介 已知一个文档数据集及相应的词典，采用BOW模型假设，我们可以将数据集表示为一个的共生矩阵，，其中， 表示词典中的第j个单词在第i个文档中出现的次数。 LSA的基本思想就是，将document从稀疏的高维Vocabulary空间映射到一个低维的向量空间，我们称之为隐含语义空间(Latent Semantic Space). 如何得到这个低维空间呢，和PCA采用特征值分解的思想类似，作者采用了奇异值分解(Singular Value Decomposition)的方式来求解Latent Semantic Space。标准的SVD可以写为：

GIS教程——地形分析

GIS教程——地形分析

1 实验六地形显示分析 一、实验目的 DEM 是对地形地貌的一种离散的数字表达，是对地面特性进行空间描述的一 种数字方法、途径，它的应用可遍及整个地学领域。通过本次实验的学习，我们 应： 1、加深对TIN 建立过程的原理、方法的认识； 2、熟练掌握ArcGIS 中建立DEM、TIN 的技术方法； 3、掌握根据DEM 或TIN 计算坡度、坡向的方法； 4、结合实际，掌握应用DEM 解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 软件准备：ArcGIS Desktop 8.3——ArcMap（3D 分析模块） 实验数据：矢量图层——高程点Elevpt_Clip.shp、高程Elev_Clip.shp、边界Boundary.shp、洱海Erhai.shp、移动基站 预备知识： 不规则三角网TIN（Triangulated Irregular Network）是利用有限离散点，每三 个最邻近点联结成三角形，每个三角形代表一个局部平面，再根据每个平面方程， 可计算平面内各点高程值。 数字高程模型DEM（Digital Elevation Model）是对地形地貌的一种离散的数字表达，是对地面特性进行空间描述的一种数字方法、途径，它的应用可遍及整 个地学领域。利用DEM 可以进行坡度计算、坡向分析、曲面面积计算、地表粗糙 度计算、高程及变异分析、谷脊特征分析、日照强度分析及淹没边界的计算等。 三、仪器设备 微型电子计算机一台、ArcGIS Desktop 8.3 软件一套 四、实验步骤 1、TIN 及DEM 的生成 2、DEM 的应用 五、实验过程 地形显示分析部分的练习会用到三维分析扩展模块，要使用三维分析模块， 首先在ArcMap 中执行菜单命令Tools（工具）→Extensions（扩展），在扩展模块

用定性数据分析包 RQDA tm 进行文本挖掘

用定性数据分析包RQDA tm进行文本挖掘 Written by Benson Ye (bensonye@https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html,) Revised by Ronggui Huang (ronggui.huang@https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html,) First reversion 2010-07-22 Last revision 2010-08-03 在对访谈内容或剧本、小说部分内容进行文本挖掘时，如果用不断的剪粘保存的方法非常繁琐而且容易漏掉一些内容。好在黄荣贵开发的RQDA包可以进行文档管理和内容编码及提取，大大方便了利用tm包进行文本挖掘，既提高了效率又提高了准确性，下面举一个小例子： 对（人民网>> 时政>> 时政专题>> 网友进言）中的公安部回应进行分析 相关链接：https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html,/GB/8198/138817/index.html 1、安装RQDA包、tm包和中文分词软件； > install.packages(c("rJava","tm", "gsubfn")) > install.packages(c("RQDA","RQDAtm"),repos="https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html,",type='source') 2、装载RQDA包并建立一个新的工程项目； > library(RQDAtm) 3、输入相关文本文件；

4、进行编码和作标记； 5、双击想要提取的编码即可提取相关文本；

6、运行下面下载的程序进行文本提取、转换、分词、文本挖掘工作。 (以上步骤的结果为RQDA2tm_example.rqda)，可直接打开该文件继续如下步骤。 > gg <- RQDA2tm("公安部回应" ) > summary(gg) A corpus with 26 text documents The metadata consists of 2 tag-value pairs and a data frame Available tags are: create_date creator Available variables in the data frame are: MetaID cid fid selfirst selend fname > inspect(gg) ----------------------------------------------- > ## 去掉多余空格####

基于情感文本挖掘和分析的系统设计

摘要：如何对网络中大量的文本数据进行挖掘和分析是大数据应用一个热点的问题，本文提供一种对文本数据进行挖掘和分析的新思路。以汽车口碑的文本数据为例，将采集的数据存入sql server 2008数据库，采用自然语言处理的方法处理数据，结合最大熵算法和支持向量机（support vector machine， svm）算法对数据进一步挖掘和分析。 关键词：文本分析；数据挖掘；汽车大数据；svm 一、研究背景 情感文本挖掘和分析是自然语言处理中的一个研究领域[1]。如何有效地挖掘网络情感文本中的数据，是当今网络舆情分析所面临的关键问题。[2]本文借鉴现有的研究成果，提出一种基于最大熵算法结合svm的文本情感分析新思路，设计出一个基于情感文本挖掘和分析的系统。 二、基于情感文本挖掘和分析的系统设计 （一）数据的采集 （二）数据的预处理 本系统创新地运用了hashset类来存储不重复的对象[3]；采用基于ansj的分词算法进行中文分词；使用基于哈工大停用词表的改进型停用词表进行停用词过滤操作。 （三）特征词的提取 针对“知网情感词典”和“台湾大学简体中文极性词典ntusd”合并后的词典，我们通过人工添加新词的方法构建更合理的情感词典，提取评论的特征词。 （四）文本向量化 为了使计算机处理文本数据，我们需要将数据进行向量化。本文使用了著名的权值计算方法――词频-逆向文档频率（term frequency?cinverse document frequency ， tf-idf[4]）实现汽车口碑的向量化。tf-idf是一种统计方法，用以评估特征词对于汽车口碑中情感倾向的重要程度。 tfidf的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率tf高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。特征词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。 （五）情感分析 1基于最大熵算法的情感分类 这里我们使用的是softmax回归模型，逻辑回归（softmax）是最大熵对应类别为两类时的特殊情况 [5]。在softmax回归中，类型标记y可以取k个不同的值。于是，对于我们的训练集便有。首先计算softmax回归概率值，其中是模型的参数。这一项对概率分布进行归一化，所有概率之和为1。然后添加一个权重衰减项来修改原代价函数，让参数值保持比较小的状态，这个衰减项会惩罚过大的参数值，得到新的代价函数，利用求偏导数，求最小化，从而实现一个可用的softmax回归模型。 2基于svm的情感细粒度分析 假设存在训练样本，可以被某个超平面没有差错地分开，其中，m为样本个数，为n维实数空间，是分类间隔。因此和两类最近的样本点距离最大的分类超平面称为最优超平面。在条件下对求解一下最大的函数值，为拉格朗日乘子，再根据公式求解最优分类函数，是偏移量，是是共轭表达。从而得到svm分类器[6]。 三、结果分析 本文对网上7种车型的口碑进行爬取，利用最大熵算法的softmax分类器进行情感倾向分类得到结果如下。

用激情打造语文教学的卓越课堂

用激情打造语文教学的卓越课堂 语文课堂的魅力要靠激情打造。 激情是语文的底色，是语文教学的生命。？激情是语文课堂的魅力。是唤醒、释放与引导学生激情的主阵地。是实现语文在强烈的情感共鸣和审美愉悦中，让学生得到知的丰富，美的陶冶、情的升华的需要。 缺少激情的语文课堂，注定是苍白乏力的，是无力在学生的心灵留下印迹的。 怎样创设富有激情的有效语文课堂呢？ 一、激情源于导语 罗丹说，艺术就是感情。语文教学这门艺术同样也离不开感情。我就利用导语的情感因素来奠定课堂情感基调，去叩击学生的心扉，引导他们进入课文情景，使情与景偕，情与理融。四年级课文中的《桂花雨》是一篇回忆童年生活的文章。我的导语是这样设计的：童年是美好的，在每个人记忆的花园里，总会有一些常开不败的花朵，给人留下永久的回忆。同学们，你有过在雨中嬉戏的经历吗？（学生回答）可是你有过在桂花雨中陶醉的经历吗？现在请你们闭上眼睛想一想：每当桂花盛开时，满树生香，花香随风飘逸，弥漫四方，一切都沉浸在花香里。你抱住那桂花树，使劲地摇，尽情地摇，任由桂花像雨点一样纷纷落下来。落在你的头上、脸上、肩上、身上、脚上，落得满身都是。你沐浴在香甜的桂花雨中，整个人都陶醉了，你忘情地喊着：“啊！真像下雨，好香的雨啊！”然后我让他们睁开眼睛顺势引入新课：“今天，就让我们一起走进台湾女作家琦君的童年，去感受一场美丽的桂花雨，和作家共同分享童年的欢乐。” 这段导语从学生已有的生活经验切入，然后用充满感情的语言为学生描述了摇桂花的场景，激起学生对作者童年生活的向往，也唤起学生已有的情感体验，学生的情绪一下子被调动起来了，教学也因为学生的入情而进入了积极的状态。好的导语就是教师精心打造的一把金钥匙，以它放射出的独特光芒，开启了学生智慧与情感的闸门，引领学生走入求知的神圣境界。 二、激情藏于文本 语文教材中许多典范的文本给教师的再创造留下了无限的空间，足以让我们激情奔放，游目骋怀。《观潮》的壮美与豪放，《怀念母亲》的凄婉与伤情，《桥》的悲壮与激昂，《詹天佑》的忠贞与赤诚，《穷人》所彰显的人性的光辉、《地震中的父与子》所表露的父子深情，这些文质兼美的文章，无不浸透着作者情与感的结晶，灵与肉的凝聚，神与思的升华。语文教师倘若不以教学的智慧去挖掘，去表现，不以自己的激情去引发，去点燃，就难以把学生从一个知识的高峰引入另一个知识的高峰，就难以让学生达到心灵境界的一个又一个升华。

清楚自己的产品再去做竞品分析

清楚自己的产品再去做 竞品分析 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022

知己知彼——清楚自己的产品去做竞品分析 正所谓“知己知彼，百战不殆”。做产品也是如此。互联网的一些事 知己，意味着知道自己产品的定位是什么，核心竞争力在哪里，产品定义是什么等等。 知彼，简单的说就是清楚竞争对手的情况。知彼是建立在知己的前提下：清楚自己的产品，才会知道对应的竞品有哪些。但是并不是说知己，就一定会知彼。这就免不了要深入的做竞品分析，才能更懂对方。互联网的一些事不客气的说，现在很多产品经理，包括交互设计师，既不知己，也不知彼。很多人还停留在先盲目照抄竞品，再增加其他功能的思维框框里。 交互设计师也是如此，立场不坚定就很容易被PM牵着走。最近我做了一个内容型页面，接到需求文档后(更准确的说应该是一个文摘集锦)，然后就开始排版了。但是越做越觉得不靠谱，在一些关键点上和PM有分歧，但又总讨论不出来结果。最后我恍然大悟：是因为前期漏掉了很多必要的工作。 首先，应该明确这个页面的目的是什么这个页面可以为用户创造什么样的价值

第二，我们如何为用户创造价值是通过我们的臆想去教育用户还是向用户展示他可能关心的内容如果选择后者的话如何确定哪些内容是他关心的第三，根据用户可能关心的内容，我们应该提供哪些内容模块第四，这些模块的优先级是什么这些都确定好了，才开始做排版布局的工作。 为什么出现这样的问题因为这个内容丰富的页面，PM只给了半天的时间，在这种环境压力下，交互设计师很容易迷失自己，把专业的流程统统抛到脑后，而只想着如何按时完成任务。 由这个页面，我的思维延伸到了整个产品上：我们做这个产品的时候知道自己的核心竞争力是什么吗知道如何甩开竞争对手吗我们了解会有哪些人使用我们的产品且这些人的期望是怎样的他们会如何使用我们的产品我们的产品能满足他们的需求吗对于这样一个业务复杂的专业产品，我们认真的研究过竞品吗我们真正了解这个行业的特性以及用户的需求吗 一切都是否定的。只是简单看看几个竞品，就凭借经验和感觉去勾画一个产品是远远不够的。越到后期，就越觉得心里没底。在设计的过程中，总是会不经意的发现新的设计质量不错的竞品，让我备感压力。也许靠着公司的牌子和广告资源，做的再烂也有人埋单。但这毕竟是短期的，不仅这个产品救不活，就连公司的品牌形象都会逐渐被透支。 产品设计已逐渐接近尾声，而我作为一个交互设计师，却说不出几个竞品的名称，也不了解竞品的情况，真是非常惭愧。我回想这一个多月，到底都做了些什么为什么要对时间妥协为什么不能以专业的素养来向产品方建议正确的流程呢大家其实都非常想把事情做好，但是往往被眼前的限制冲昏了头脑。

GIS地形分析方法步骤

一.做地形分析：等高线必须是有高程的才行。但是很多情况下地形图中的地形线都没有高 程，那就需要在香源中进行转换，步骤如下： 1. 地形工具---字转高程---然后框选地形图中的所有高程数据，回车； 2. 地形工具---地表分析---三角剖分—回车后会生成三角网格线（红色的线条）； 3. 地形工具---地表分析---等高线图—根据地形和高差大小选择等高线高程间距； 4. 将生成好的等高线用原基点复制粘贴命令重新保存个只有一个等高线图层的CAD文件。 备注：如果向前面提到的：等高线有高程的话，也需要1.2.3.的操作生成等高线后，用香源的默认等高线图层将原地向等高线刷下（因为香源生的等高线不圆滑，后面的效果就不好看了；如果原来等高线有高程那么直接刷下图层就好，这样的等高线圆滑些。） GIS文件不能移动，否则就打不开了。所以之前就把文件都固定在一个地方。 二. 打开MapInfo Professional 9.0，页面如下： 1.点：Tools 工具栏——Universal Translator——Universal Translator，出现如下对话框：

2. 下面要进行2次格式转换： 一是DWG文件转成TAB文件如图：

二是TAB文件转成Shape（也就是GIS的文件了）文件如图： 转换完成。 三. 打开GIS （其中还要装个附带软件：ArcView_3D_Analyst_1.0） 1. 工具栏：file——extensions——选择3D Analyst ——OK！ 2. 工具栏：View——Add Theme 出现对话框选择文件； 3. 工具栏：Surface——Create TIN from Features出现对话框，直接OK，——出现Output TIN Name 保存文件的对话框；选择文件保存（保存的文件不可移动，否则打不开）。 之后就生成了高程图，双击它可进行编辑。 4. 工具栏：Surface 下拉菜单中还有Slop ，Hillshade等工具，可逐一点击生成坡度坡向等图纸。 图纸输出 5. 工具栏：file——export ，在左下角选择EPS格式，保存即可。 OVER , THANKS ! ——TO 管 09.10.08——00：18

文本挖掘

文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理

ArcGIS10.2地形分析

基于ArcGIS下的地形分析报告 —以寨场山森林公园的地形为例 1.整理CAD 根据要求，只要对寨场山森林公园整个地形中的红线范围里面的部分进行分析，为了保持红线内的内容清晰、完整，同时节约内存和空间，因此要删除红线外的部分，隐藏或者删除不必要的其他图层。然后把红线删除，并对边缘等高线做细微的调整，使最后出图边缘保持平滑（如图1、图2）。另外要注意的一点是，保证所有等高线都是闭合的，再将调整完后的图复制到新的文件或者写块，这样是防止CAD图导入ArcGIS后出现其他图层的内容。本次分析只需要等高线和高程点所在图层。 图1 CAD原图图2 调整后的CAD图 2.定义坐标系统 打开ArcCatalog10.2—链接到文件—右击命名为dixing01.dwg的文件—属性—编辑—选择地理坐标系—Afraca—北京1954—确定（如图3）。然后新建个人

图3 定义坐标 地理数据库，右击CAD文件—导出—转出至地理数据库，输入要素和选择输出 的地理数据库文件，再保存为mdb文件（如图4）。 图4 保存至地理数据库 3.导入CAD图 打开ArcGIS的ArcMap界面，（本文用的是Arcgis10.2版本），点击菜单 栏“窗口”—“目录”，点击带“加号”的文件夹创建文件夹链接（如图5）， 找到CAD所属文件夹，添加刚整理过的名为dixing01.dwg的文件,前提是要把该

图5 文件夹链接 CAD文件存放的文件夹以及文件名要用英文名，不能用汉字。 CAD导入Arcgis以后有annotation、multipatch、point、polygon、polyline 五种要素（如图6），分别右击我们所需要的point点、polyline线文件，右键， 图6 目录 “导出”—“转为shapefile(单个）”，输出为shp格式文件（如图7）。输出位置就是文件保存的地方，输出要素是文件名，字段映射选择“Layer(文本）”，

【推荐】清楚自己的产品再去做竞品分析

知己知彼——清楚自己的产品去做竞品分析正所谓“知己知彼，百战不殆”。做产品也是如此。互联网的一些事 知己，意味着知道自己产品的定位是什么，核心竞争力在哪里，产品定义是什么等等。 知彼，简单的说就是清楚竞争对手的情况。知彼是建立在知己的前提下：清楚自己的产品，才会知道对应的竞品有哪些。但是并不是说知己，就一定会知彼。这就免不了要深入的做竞品分析，才能更懂对方。互联网的一些事 不客气的说，现在很多产品经理，包括交互设计师，既不知己，也不知彼。很多人还停留在先盲目照抄竞品，再增加其他功能的思维框框里。 交互设计师也是如此，立场不坚定就很容易被PM牵着走。最近我做了一个内容型页面，接到需求文档后(更准确的说应该是一个文摘集锦)，然后就开始排版了。但是越做越觉得不靠谱，在一些关键点上和PM有分歧，但又总讨论不出来结果。最后我恍然大悟：是因为前期漏掉了很多必要的工作。 首先，应该明确这个页面的目的是什么？这个页面可以为用户创造什么样的价值? 第二，我们如何为用户创造价值?是通过我们的臆想去教育用户?还是向用户展示他可能关心的内容?如果选择后者的话如何确定哪些内容是他关心的? 第三，根据用户可能关心的内容，我们应该提供哪些内容模块?第四，这些模块的优

先级是什么?这些都确定好了，才开始做排版布局的工作。 为什么出现这样的问题?因为这个内容丰富的页面，PM只给了半天的时间，在这种环境压力下，交互设计师很容易迷失自己，把专业的流程统统抛到脑后，而只想着如何按时完成任务。 由这个页面，我的思维延伸到了整个产品上：我们做这个产品的时候知道自己的核心竞争力是什么吗?知道如何甩开竞争对手吗?我们了解会有哪些人使用我们的产品且这些人的期望是怎样的?他们会如何使用我们的产品?我们的产品能满足他们的需求吗?对于这样一个业务复杂的专业产品，我们认真的研究过竞品吗?我们真正了解这个行业的特性以及用户的需求吗? 一切都是否定的。只是简单看看几个竞品，就凭借经验和感觉去勾画一个产品是远远不够的。越到后期，就越觉得心里没底。在设计的过程中，总是会不经意的发现新的设计质量不错的竞品，让我备感压力。也许靠着公司的牌子和广告资源，做的再烂也有人埋单。但这毕竟是短期的，不仅这个产品救不活，就连公司的品牌形象都会逐渐被透支。 产品设计已逐渐接近尾声，而我作为一个交互设计师，却说不出几个竞品的名称，也不了解竞品的情况，真是非常惭愧。我回想这一个多月，到底都做了些什么?为什么要对时间妥协?为什么不能以专业的素养来向产品方建议正确的流程呢?大家其实都非常想把事情做好，但是往往被眼前的限制冲昏了头脑。 亡羊补牢，未为晚也!明天，开始和PM商谈竞品分析事宜!

【原创附代码】R语言用之进行文本挖掘与分析

论文题目：R语言用之进行文本挖掘与分析 摘要：要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化，统计词频，用图片方式短时间看透文章的重点。 关键词：文本挖掘；R语言；2016政府工作报告；词云；可视化 Abstract：To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time. Key words：Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization

(完整word版)手把手教你做gis地形分析

用gis做地形分析 一、准备工作： 1．拥有授权过（破解过的）ArcGis10.0软件； 2．拥有一个DWG文件（其中需要有高程点的图层）； 3．认真按照这个文章的步骤做； 4．参照以上三点。 二、含高程点DWG文件准备 1．首先，找到你需要分析高程（坡度、坡向等）的DWG源文件。打开后，如图所示。 2．随意找到一个高程点，仔细观察CAD软件左下角的Z坐标是否为0，不为0，且有一定的数值，则请看第三步。 如果没有Z坐标的值，则看下面的红色字体。 因为这次选用的CAD文件的高程点是没有值的，所以要利用湘源控规\飞时达来解决这个问题，下面分别进行介绍。 （1）打开飞时达，打开有高程点的CAD文件，除了高程点图层，在图层管理器中关闭其他所有的图层。使用飞时达的“地形——高程点转换——输入最小有效高程值〈不限制〉——输入最大有效高程值〈不限制〉——选择一个高程点——该图元已有标高，是否直接采用〈Y〉——是否生成标高文字〈N〉——转换同类型图元〈A〉——确定”。 （2）打开湘源，打开有高程点的CAD文件，除了高程点图层，在图层管理器中关闭其他所有的图层。使用湘源的“地形——字转高程——标高最低值0——标高最高值100——是否过滤小数点选择1——框选所有高程点——确定”。 按照这个步骤后，我们可以看到所有的高程点的Z值已经生成了。 将转好高程值的DWG文件，放至“文档——ArcGis文件夹”。 PS：请大家养成好习惯，所有gis要用到的文件夹和文件一定不能用汉字命名，作者经常碰到错误是因为这类习惯造成的，此外，尽量在磁盘根目录下新建文件夹用来进行GIS分析，因为这样好找。 3．打开GIS软件（ArcMap）。如图所示：

用 Python 做文本挖掘的流程_光环大数据python培训

https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html, 用 Python 做文本挖掘的流程_光环大数据python培训 收集数据 数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事 抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如scrapy，beautifulsoup等等。 预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文） 去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合beautifulsoup 和正则表达式就可以了。pattern.web 也有相关功能。 处理编码问题。没错，即使是英文也需要处理编码问题！由于 Python2 的历史原因，不得不在编程的时候自己处理。英文也存在 unicode 和 utf-8 转换的问题，中文以及其他语言就更不用提了。这里有一个讨论，可以参考，当然网上也有很多方案，找到一个适用于自己的最好。 将文档分割成句子。 将句子分割成词。专业的叫法是 tokenize。 拼写错误纠正。pyenchant 可以帮你！（中文就没有这么些破事！） POS Tagging。nltk 是不二选择，还可以使用 pattern。 去掉标点符号。使用正则表达式就可以。 去掉长度过小的单词。len<3 的是通常选择。 去掉 non-alpha 词。同样，可以用正则表达式完成 /W 就可以。 转换成小写。 去掉停用词。Matthew L. Jockers 提供了一份比机器学习和自然语言处理中常用的停词表更长的停词表。中文的停词表可以参考这个。 lemmatization/stemming。nltk 里面提供了好多种方式，推荐用wordnet 的方式，这样不会出现把词过分精简，导致词丢掉原型的结果，如果实在不行，也用 snowball 吧，别用 porter，porter 的结果我个人太难接受了，

在twitter中做文本挖掘进行股市预测的论文

1 Twitter mood predicts the stock market. Johan Bollen 1, ,Huina Mao 1, ,Xiao-Jun Zeng 2. :authors made equal contributions. Abstract —Behavioral economics tells us that emotions can profoundly affect individual behavior and decision-making.Does this also apply to societies at large,i.e.can societies experience mood states that affect their collective decision making?By extension is the public mood correlated or even predictive of economic indicators?Here we investigate whether measurements of collective mood states derived from large-scale Twitter feeds are correlated to the value of the Dow Jones Industrial Average (DJIA)over time.We analyze the text content of daily Twitter feeds by two mood tracking tools,namely OpinionFinder that measures positive vs.negative mood and Google-Pro?le of Mood States (GPOMS)that measures mood in terms of 6dimensions (Calm,Alert,Sure,Vital,Kind,and Happy).We cross-validate the resulting mood time series by comparing their ability to detect the public’s response to the presidential election and Thanksgiving day in 2008.A Granger causality analysis and a Self-Organizing Fuzzy Neural Network are then used to investigate the hypothesis that public mood states,as measured by the OpinionFinder and GPOMS mood time series,are predictive of changes in DJIA closing values.Our results indicate that the accuracy of DJIA predictions can be signi?cantly improved by the inclusion of speci?c public mood dimensions but not others.We ?nd an accuracy of 87.6%in predicting the daily up and down changes in the closing values of the DJIA and a reduction of the Mean Average Percentage Error by more than 6%.Index Terms —stock market prediction —twitter —mood analysis. I.I NTRODUCTION S TOCK market prediction has attracted much attention from academia as well as business.But can the stock market really be predicted?Early research on stock market prediction [1],[2],[3]was based on random walk theory and the Ef?cient Market Hypothesis (EMH)[4].According to the EMH stock market prices are largely driven by new information,i.e.news,rather than present and past prices.Since news is unpredictable,stock market prices will follow a random walk pattern and cannot be predicted with more than 50percent accuracy [5]. There are two problems with EMH.First,numerous studies show that stock market prices do not follow a random walk and can indeed to some degree be predicted [5],[6],[7],[8]thereby calling into question EMH’s basic assumptions.Sec-ond,recent research suggests that news may be unpredictable but that very early indicators can be extracted from online social media (blogs,Twitter feeds,etc)to predict changes in various economic and commercial indicators.This may conceivably also be the case for the stock market.For example,[11]shows how online chat activity predicts book sales.[12]uses assessments of blog sentiment to predict movie sales.[15]predict future product sales using a Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)model to extract indicators of sentiment from blogs.In addition,Google search queries have been shown to provide early indicators of disease infection rates and consumer spending [14].[9]investigates the relations between breaking ?nancial news and stock price changes.Most recently [13]provide a ground-breaking demonstration of how public sentiment related to movies,as expressed on Twitter,can actually predict box of?ce receipts. Although news most certainly in?uences stock market prices,public mood states or sentiment may play an equally important role.We know from psychological research that emotions,in addition to information,play an signi?cant role in human decision-making [16],[18],[39].Behavioral ?nance has provided further proof that ?nancial decisions are sig-ni?cantly driven by emotion and mood [19].It is therefore reasonable to assume that the public mood and sentiment can drive stock market values as much as news.This is supported by recent research by [10]who extract an indicator of public anxiety from LiveJournal posts and investigate whether its variations can predict S&P500values. However,if it is our goal to study how public mood in?uences the stock markets,we need reliable,scalable and early assessments of the public mood at a time-scale and resolution appropriate for practical stock market https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html,rge surveys of public mood over representative samples of the population are generally expensive and time-consuming to conduct,cf.Gallup’s opinion polls and various consumer and well-being indices.Some have therefore proposed indirect assessment of public mood or sentiment from the results of soccer games [20]and from weather conditions [21].The accuracy of these methods is however limited by the low degree to which the chosen indicators are expected to be correlated with public mood. Over the past 5years signi?cant progress has been made in sentiment tracking techniques that extract indicators of public mood directly from social media content such as blog content [10],[12],[15],[17]and in particular large-scale Twitter feeds [22].Although each so-called tweet ,i.e.an individual user post,is limited to only 140characters,the aggregate of millions of tweets submitted to Twitter at any given time may provide an accurate representation of public mood and sentiment.This has led to the development of real-time sentiment-tracking indicators such as [17]and “Pulse of Nation”1. In this paper we investigate whether public sentiment,as expressed in large-scale collections of daily Twitter posts,can be used to predict the stock market.We use two tools to measure variations in the public mood from tweets submitted 1https://www.sodocs.net/doc/3c8626216.html,/home/amislove/twittermood/ a r X i v :1010.3003v 1 [c s .C E ] 14 O c t 2010