Ей там! Като доставчик на серия за пълнене, аз се занимавах с пространствени набори от данни и методи за попълване от доста време. Днес ще споделя някои методи за попълване на серии в пространствен набор от данни с вас.
Първо, нека разберем какво е пространствен набор от данни. Пространственият набор от данни съдържа информация за местоположението и атрибутите на географските характеристики. Може да става въпрос за разпределението на магазините в един град, разпространението на горите в даден регион или плътността на населението в различни райони. Когато в тези набори от данни липсват стойности, трябва да ги попълним, за да направим данните пълни и полезни за анализ.
Метод на интерполация
Един от най -често срещаните методи е интерполацията. Този метод оценява неизвестни стойности въз основа на известните стойности в набора от данни. Например, ако имате карта на показанията на температурата на различни метеорологични станции в даден регион и има някои области, в които няма данни за температурата, за оценка на температурата в тези области не може да се използва интерполация.
Има различни видове методи на интерполация. Единият е най -близката съседна интерполация. Това е доста просто. Той присвоява стойността на най -близката известна точка до неизвестната точка. Така че, ако се опитвате да разберете издигането на определено място на планина и знаете възвишенията на близките точки, просто приемате стойността на най -близката точка. Бързо е и лесно, но в някои случаи може да не е супер точен.
Друг тип е интерполацията на теглото на обратното разстояние (IDW). Този метод отчита разстоянието между неизвестната точка и известните точки. Точките, които са по -близо до неизвестната точка, имат по -голямо влияние върху прогнозната стойност. Например, когато оценявате нивото на замърсяване в даден район, данните за замърсяване от близките фабрики или мониторинговите станции ще имат по -голяма тежест в изчислението в сравнение с тези по -далеч.
Тогава е интерполацията на Кригинг. Това е по -напреднал метод, който не само разглежда разстоянието, но и пространствената автокорелация на данните. Пространствената автокорелация означава, че стойностите, близки една до друга в пространството, обикновено са по -сходни. Кригингът може да даде по -точни резултати, особено когато данните имат определен пространствен модел.
Анализ на повърхността на тенденцията
Анализът на повърхността на тенденциите е друг начин за попълване на серия в пространствен набор от данни. Той се опитва да побере математическа повърхност към известните точки от данни. Тази повърхност представлява общата тенденция в данните. Например, ако гледате цените на жилищата в даден град, повърхността на тенденцията може да покаже как цените като цяло се увеличават или намаляват, когато се премествате от центъра на града в покрайнините.
След като се установи повърхността на тенденцията, можете да я използвате, за да оцените стойностите в неизвестните точки. Полезно е, когато искате да разберете големите мащабни модели в данните. Въпреки това може да не работи добре, ако има локални вариации, които се отклоняват от цялостната тенденция.
Намесването на данни въз основа на подобни области
Този метод включва намиране на области, които са подобни на зоната с липсващи стойности по отношение на определени характеристики. Например, ако се занимавате с набор от данни за добивите в селското стопанство в различни региони и има регион с липсващи данни за добив, можете да потърсите други региони с подобен тип почвена, климат и селскостопански практики. След това можете да използвате данните за добив от тези подобни региони, за да попълните липсващите стойности.
Този подход изисква добри познания за характеристиките, които влияят на променливата, която ви интересува. Тя може да бъде доста ефективна, но също така зависи от това колко точно можете да идентифицирате подобни области.
Използване на алгоритми за машинно обучение
Машинното обучение също намери своя път в серията за попълване в пространствените набори от данни. Алгоритмите като случайни гори и невронни мрежи могат да бъдат обучени на известните данни, за да се прогнозират стойностите в неизвестните точки. Тези алгоритми могат да се справят с сложни връзки в данните.
Например, ако анализирате процента на престъпността в различни квартали, алгоритъмът за машинно обучение може да вземе предвид множество фактори като гъстота на населението, ниво на доходи и броя на полицейските управления в района, за да прогнозирате процента на престъпността в квартал с липсващи данни.
Алгоритмите за машинно обучение обаче обикновено изискват голямо количество данни за обучение и те могат да бъдат изчислително скъпи.
Сега, като доставчик на серия за пълнене, ние предлагаме широка гама от машини за пълнене с високо качество. НашитеИзмиване на машината за затваряне на пълнеж XLWF16 - 16 - 5е чудесен избор за тези, които се нуждаят от цялостно решение за измиване, пълнене и ограничаване на бутилки. Той е ефективен и надежден, осигурявайки плавен производствен процес.
Ако търсите машина, която да пълни течност в бутилки, нашатаМашина за пълнене с течна бутилкае точно това, от което се нуждаете. Той може да се справи с различни видове течности с точност.
И за тези, които се занимават със сода течности, нашитеНапълно автоматична машина за пълнене на сода течносте опция за топ - Notch. Той може да поддържа нивото на карбонизация и да запълни точно бутилките.
Ако се интересувате от някой от нашите продукти от серията за пълнене или имате въпроси относно попълването на сериите в пространствените набори от данни, не се колебайте да се свържете. Винаги сме тук, за да ви помогнем с вашите нужди за обществени поръчки и да се занимавате с задълбочени дискусии как да се възползвате максимално от вашите данни.
ЛИТЕРАТУРА
- Burrough, PA, & McDonnell, RA (1998). Принципи на географските информационни системи. Oxford University Press.
- Haining, RP (2003). Пространствен анализ на данните: теория и практика. Cambridge University Press.
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). Елементите на статистическото обучение: извличане на данни, извод и прогнозиране. Спрингър.
