时空数据挖掘有什么含义数据时空推算(时空数据有哪些)
dmss啥意思/?
dms是指企业或专业机构利用基于IT、Internet技术的Database平台，对自己一身积累的顾客信息资源、消费者数据库、潜在市场目标人群资料进行相关市场营销剖析，并借助于IT和Internet技术，通过电子刊物发送、产品与服务信息传递、用户满意调研、在线销售服务等多种方式来提供企业的商场营销能力和水平。
DMS数据系统：
DMS，数据挖掘系统，亦称九派壹线服装软件，是北京九派壹线软件有限公司自主研发的专门供服装服饰企业使用的运营剖析兼预警管理软件。该软件将运营数据剖析、仓储物流管理、货品流转管理、陈列方案管理、人员管理、VIP会员管理、进销存管理、订货管理、生产进度管理等各环节进行有机结合。DMS的不同凡响之处是，它具备样式不一的数据剖析功能：业绩剖析、贡献度剖析、Z型图、同环比、销售速度、销售趋势等等专门为服装服饰企业设计的销售报表。它自动为您生成日报、月报、周报，几秒内瞬间就可以总结出整年销售结果。本软件灵活多变:历史库存、当前库存、出库、入库、销售、退货……想要什么数据，随您选择。您可依据需要设定他们之间的计算公式，定义您本人的报表。
DMS分为互联网下载版和企业安装版。互联网下载版又依据功能模块分为云基础版、云标准版、云专业版、云旗舰版，可在北京九派壹线软件有限公司网站下载试用。91DMS服装软件企业安装版具备多套处理方案，并可实现企业个性化治理的量身定制。
数据挖掘（英语：Data mining），又译为数据采矿、数据挖掘。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘通常是指从大量的数据中自动搜索隐藏于里边 的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常来讲与计算机科学有关，并通过统计、在线剖析处理、情报检索、机器学习、专业人士系统（依靠过去的经验金科玉律）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
定义
数据挖掘有以下这几个不同的定义：“从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息”“一门从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学。”⓶尽管通常来讲数据挖掘使用于数据剖析，不过像人工智能一样，它也是一个具有丰富含义的词汇，可用于不同的范畴。
方法
数据挖掘的方式方法（Strategy）包括监督式学习、非监督式学习、关系分组（Affinity Grouping，作关系性的剖析）与购物篮剖析（Market Basket Analysis）、同值分组（Clustering）与描述（Description）。监督式学习包括：分类（Classification）、推估（Estimation）、预测推算（Prediction）。
例子
数据挖掘在零售行业中的应用：零售公司跟踪顾客的购买情况，发现某个顾客购买了大量的真丝衬衣，这时数据挖掘系统就在此顾客和真丝衬衣之间创建关系。销售部们就会看见此信息，直接发送真丝衬衣的当前行情，以及所有关于真丝衬衫的资料发给该顾客。这样零售商店通过数据挖掘系统就发现了以前未知的关于顾客的新信息，并且扩大经营范围。
历史
数据挖掘是由于海量有用数据快速增长的产物。使用计算机进行历史数据剖析，1960年代数字方式采集数据已经实现。1980年代，关系数据库随着能够适应动态按需剖析数据的结构化查询语言（Structured Query Language， SQL）发展起来。数据仓库开始用以存储大量的数据。由于面临处理数据库中大量数据的挑战，于是数据挖掘应时而生，对于如此问题，它的主要方法是数据统计剖析和人工智能搜索技术。
挖掘过程
数据预处理一般包括包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约四个处理过程。
时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究
随着时空信息数据的大规模增长，数据挖掘理论的不断发展，时空数据挖掘已经成为计算机界及地理信息系统专业人士学者钻石的热点。时空数据模型是时空数据挖掘的核心和基础，因此时空数据模型的研究具有重要的意义
时空数据挖掘
数据挖掘已经成为当代显学，只要是个公司可能都需要数据挖掘，由此也衍生除了金融数据挖掘、生物数据挖掘、时空数据挖掘、XX数据挖掘。
那到底何谓数据挖掘呢？从数据中提取知识的过程就叫数据挖掘，挖掘的目标是“知识”。打比方说说从头条信息流的日志中挖掘出某个用户兴趣，就能够称为“知识”。
时空数据挖掘，顾名思义就是在时间和空间中提取出知识。我们就生活在时空世界中，从现实世界中提取知识，从广义上看，皆可以称为时空数据挖掘。
时空数据挖掘
我是学高分子材料的，囧 吧。
数据剖析和数据挖掘是由于个人兴趣，觉得很有挑战性，有新东西，对社会服务有用处，能节约时间，提高效率，等等等等一大堆优点，所以近日一直在学习，基本以自学为主，方向是数据挖掘为主，数据库查询为辅
在当前这个互联网时代，大数据时代已经来了，将来会有更佳的发展空间。
建议 掌握一点必要的数学统计基础
掌握一门编程语言，例如C，JAVA等随便哪个皆可以
熟悉数据库架构
掌握一种数据挖掘工具软件，SAS ，SPSS包括EXCEL等哪种皆可以。
自己找点小项目，或者在网上搜一些案例，自己多实践，从入门到精通再到专业人士级，就成功了
兴趣是最有利的老师，共勉。
流式时空数据异常检测的可视化实现
随着流式时空数据滔滔不绝的产生，怎样及时了解不同时间、空间背景下的数据特征、信息成为一个重要的课题。在异常检测和监控方面，在许多情况下，异常与正常模式的界限实际并不明显，且对于流式数据这种动态的、层次化的数据来讲，对于异常的定义亦不是固定的，与数据特殊的时间空间背景息息相关，对于这样的状况，往往需要人为介入，即依靠专业人士知识或经验来对异常进行判断。本文通过系统 Voila ，展示了怎样对流式时空数据进行有效的异常检测和监控。
在气象剖析、公共卫生、城市规划等范畴，流式时空数据不断产生，对流式时空数据剖析的实时性、准确性提出了更高的要求。
在异常检测方面，传统主要依靠统计学方法或机器学习方法实现。但在现实操作中，异常检测存在两方面的挑战：
在流式数据的异常检测及可视化中，主要需要解决三个问题：
系统针对上述提出来的自适应、可解释、可交互三个要求，对系统进行了设计。
p预示该区域存在异常的概率，q预示该区域异常发现的难度。p的值用颜色深浅预示，q的值用内部矩形大小预示。
本文的评估针对是系统异常检测的算法，评估方法较为简单，与大都简单评估方法相似，基于一个有标签的真实数据，通过实验，对系统的有效性进行评估。
⓵ Voila: Visual Anomaly Detection and Monitoring with Streaming Spatiotemporal Data
院士专业人士谈 - 时空大数据:地理信息产业融合发展必由之路
作 者 ：中国工程院院士 王家耀
地理信息产业是以现代测绘和地理信息系统、遥感、卫星导航定位等技术为基础，以地理信息资源开发利用为核心，从事地理信息获取、处理、应用的高技术服务业。自20世纪60年代地理信息系统提出以来，其应用逐渐拓展到多个行业，从产生、成长到壮大，地理信息产业发展取得了可喜成绩。
当前，咱们国的经济和 社会 发展已经进入新的 历史 阶段， 社会 主要矛盾已经转化为人民日益增长的美满生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾；以5G、云计算、大数据、边缘计算、物联网等为代表的新技术快速发展，人工智能技术也因深层神经互联网的成功而得来了巨大进步；随着我国行政体制改革和自然资源管理体系的建立，地理信息产业已溶入自然资源管理体系中。面对新的 社会 需求、新的技术进步和新的管理体系要求，亟待依据国家大政方针、 社会 生产需要、技术发展走势、产业发展规律，做好地理信息产业的工程技术、商业模式、产品类型的转型升级与融合创新，进一步提高地理信息产业发展的质量和水平。
地理信息产业融合发展的驱动力——人工智能
信息化的发展遵循从数字化到互联网化再到智能化的规律，地理信息产业的发展亦如此，智能化是地理信息产业融合发展的高档阶段。
“网络 ”改变了地理信息产业发展的思维思考方式。“网络 ”的根本是跨界融合。“基础地理信息 ”和“通用时空大数据平台 ”的根本也是跨界融合。“ ”是核心，提出跨界融合的处理方案是关键。唯独这样，才能更充分地发挥基础地理信息和通用时空大数据平台的“基础”和“通用”作用，实现地理信息产业到时空大数据产业的转型升级。
云计算拥有的信息资源管理、处理和应用的“全面弹性”，可以支撑“地理信息产业”到“时空大数据产业”的转型。时空大数据产业化需要超强计算能力的鼓励。云计算代表一种新的计算模式，通过“池化”和“云化”把数千台甚至上万部机器都放在一个“池子”里面，这是“资源弹性”；并在“资源弹性”即基础设施即服务（IaaS）之上增添了一层“应用弹性”，包括平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），以满足时空大数据的“应用弹性”需求。云计算支撑时空大数据处理的分布式、协作（同）化和智能化；通过任务分解，解决分布式问题；通过工作流重构，解决并行问题；通过算法调度，解决协作（同）化问题。
时空大数据产业
——属于第4产业的范围
时空大数据，指基于统一时空基准活动或存在于时间和空间与位置直接或间接相关联的大数据。据此，时空大数据由时空框架数据和时空变化数据两大类数据组成。
时空框架数据指基于统一时空基准的卫星导航定位数据（含连续运行参考站 CORS数据）、遥感影像数据、地图数据、地名数据等。时空变化数据包括 社会 经济人文数据、位置轨迹数据、与位置相关联的空间媒体数据、社交互联网数据、搜索引擎数据、视频观测数据、生态环境监测数据等。时空变化数据聚合（关联）在时空框架数据上，就构成了时空大数据。时空大数据具有位置、属性、时间、尺度、分辨率、多样性、异构性、多维性、价值隐含性、快速性等特性。时空大数据产业，指以天空地海传感器互联网为基础，以时空信息“获取（传感网） 处理（生产） 应用（服务）”为产业链，以人工智能等新兴信息技术为支撑，以数据密集型计算为特征的知识密集型信息产业，属于从第3产业中分离出来的第4产业的范围。同地理信息产业相比较，时空大数据产业内涵要宽泛得多，规模要大得多，类型更具多维性和多样性，知识更密集，速度更快，产品更加多样化和个性化，其应用范畴更加广阔，具有良好的产业发展前景。
时空大数据产业化的核心
——时空大数据平台
时空大数据平台是时空大数据产业化的核心。
它是指把各式分散的和分割的大数据即时空框架数据和时空变化数据汇聚到一个特别规定的平台上，并使之发生持续的聚合效应。这种聚合效应就是通过数据多维融合和关联剖析与数据挖掘，揭示事物的根本规律，对事物做出更加快捷、更加全面、更加精确准确和愈发有效的研判和预测推算。从这个意义上讲，时空大数据平台是大数据的核心价值，是大数据发展的高档形态，是大数据时代的处理方案。从产业化的角度讲，通用时空大数据平台是指将时空框架数据汇聚在一个特定平台上，利用此平台生产军民两用的基础测绘地理信息产品。
所谓“通用时空大数据平台+”模式，即以通用时空大数据平台作为框架，聚合民用、军用的时空变化数据，分别构成时空大数据平台。“通用时空大数据平台+民用”模式，即将地方各部门各行业的政务、自然资源、规划、交通、水利、管网、人口、经济、人文、 社会 、医疗、教导、电力、公安等数据汇聚在通用时空大数据平台上，使之成为新型智慧城市的“智脑”，通过持续的聚合效应，生成各类（种）民用深加工知识产品，为综合决策、各部门各行业和 社会 公众提供智能化服务。
时空大数据产业化是通过时空大数据平台产业化实现的。由于时空大数据产业化是一个新问题，应该走一条从基础研究起步的产业化创新之路。这条创新之路first of all要研究和建立以数据科学为核心的时空大数据理论体系。目前，“数据科学”的边界还不清晰，时空大数据理论研究薄弱，更未形成时空大数据的论理体系，而这是时空大数据产业化的基础。于是，这条创新之路要研究和建立以“数据隐含价值 计算发现价值 应用实现价值”为核心，以“数据获取（传感器网） 处理（生产） 应用（服务）”为产业链的时空大数据产业化技术体系。走在这条创新之路上的人，更要研究和设计包括软件产品、硬件产品、软硬件集成产品、各类（种）应用平台产品和数字产品在内的时空大数据产品体系。
也就是说，在当前全球数字经济快速发展的大背景下，数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息互联网为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，数字经济能够不断提高经济 社会 的数字化、互联网化、智能化水平，以加速重构经济发展与 社会 治理模式。地理信息产业作为处理位置数据的核心产业，可以积极推动其基于“通用时空大数据平台+”模式深度溶入数字产业化、产业数字化、数字化治理与数据价值化范畴，积极溶入自然资源管理工作整体布阵与布局，主动引领以地理信息为基础的新型智慧城市、实景三维中国、新型基础测绘建设，推进地理信息产业向全产业链发展，扩大地理信息产品供给面，增大地理信息消费级产品研发，鼓励新应用、培育新市场，让地理信息产品通过生态建设、智慧管理、数字经济服务国家战略建设并惠及全 社会 ，从而促使地理信息产业向时空大数据产业的融合发展与转型升级。
