数据处理方法与依据.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,LOGO,数据处理的方法与工具,吕士钦,太原理工大学,1 概述,近几年，数学建模竞赛的规模越来越大,水平越来越高；赛题难度也越来越大，对学生数据处理能力要求也越来越高，最困难的有两个方面：,（1）无数据建模问题；,（2）海量数据问题。,无数据建模问题,例如：,（1）20,10B：2010年上海世博会影响力的定量评估,；,（2）2008B：,高等教育学费标准探讨,；,往往为综合评价类模型，赛题来自于实际问题，开放程度比较高，需要据相关多因素信息及收集到数据对实际对象进行客观、公正、合理的全面评价。,无数据建模问题数据收集手段与方法：,（1）权威机构或相关部门发布；,（2）通过搜索引擎在Internet搜索；,（3）通过,问卷、实验,等自主采集；,例如：,公交车门的高度是按照成年男子与车门顶部碰头的机率不超过1%设计的，山西省欲采购一批公交车，请问应将车门高度设计成多高比较合适？,无数据建模问题,问题的关键在于获取山西省成年男子的身高情况，我们优先考虑的方法是（1）（2），在无法通过前两种方法获取的情况下，可以通过（3）获得。显然取样，进而可以获得山西成年男子身高X的样本均值和样本方差，剩下的就是求解一个简单的概率问题而已：,P(X=99%,海量数据建模问题,20,00A,：DNA序列分类；,20,00B,：钢管订购和运输；,20,01A,：血管的三维重建；,20,01B,：公交车调度；,20,02B,：彩票中的数学；,20,03A,：SARS的传播；,20,04A,：奥运会临时超市网点设计；,海量数据建模问题,20,04B,：电力市场的输电阻塞管理；,20,05A,：长江水质的评价和预测；,20,05B,：DVD在线租赁；,20,06A,：出版社的资源配置；,20,06B,：艾滋病疗法的评价及疗效的预测,尤其是：,2011年夏令营：,测井曲线自动分层问题（10M）,海量数据建模问题,显然大批量数据是很难手工处理的，需要我们借助于计算机以及一些数据处理软件来完成，需要掌握基本的计算机使用与编程能力。,实在无法完成大批量数据处理的情况下，,随机截取,典型性数据也不失为一种合理的解决办法。,海量数据建模问题,数学建模中常用软件：,World,MATLAB,Mathematica,Lindo,Execl,SPSS,C&C+,Lingo,海量数据建模问题,软件学习的关键：,（1）数据的读入；,（2）异常数据处理；,（3）数据规范化与归一化；,（4）常见问题与软件功能的对应。,（5）绘图与可视化输出。,（1）数据的读入,数据的读入：,a)复制、粘贴；,b)功能函数。,Matlab中textread（）:,a=textread(data.txt,%*s%*s%f%*s,headerlines,3,delimiter,),headerlines是文件头有多少行delimiter就是词跟词之间的分隔符。%s是字符串的意思，%f是浮点数的意思而在它们中间加上*，表示跳过这个词。%*s%*s的意思就是跳过前两个词。,（1）数据的读入,Matlab中imread（）:,该函数用于读取图片文件中的数据。,filename=e.bmp;,imgRgb=imread(filename);%读入一幅彩色图像,imshow(imgRgb);%显示彩色图像,Matlab中xlsread（）:,该函数用于读取Execl文件中的数据。,（1）数据的读入,Lingo中file（）:,该函数用于文本文件的读入。,Lingo中,TEXT,（）：,该,函数输出数据（文本文件）,。,Lingo中,OLE,（）,该,函数与电子表格软件（如EXCEL）连接,；,Lingo中,ODBC,（）,该,函数与数据库连接,。,（1）数据的读入,FILE和TEXT：文本文件输入输出,MODEL:,SETS:,MYSET/FILE(myfile.txt)/:FILE(myfile.txt);,ENDSETS,MIN=SUM(MYSET(I):,SHIP(I)*COST(I);,FOR(MYSET(I):,CON1 SHIP(I)NEED(I);,CON2 SHIP(I)SUPPLY(I);,DATA:,COST=FILE(myfile.txt);,NEED=FILE(myfile.txt);,SUPPLY=FILE(myfile.txt);,TEXT(result.txt)=STATUS(),SHIP,DUAL(SHIP),RANGED(SHIP),DUAL(CON1),RANGEU(CON2);,ENDDATA,END,myfile.txt文件的内容、格式：,Seattle,Detroit,Chicago,Denver,COST,NEED,SUPPLY,SHIP,12,28,15,20,1600,1800,1200,1000,1700,1900,1300,1100,（1）数据的读入,c)计算机语言编程,文本文档中写着：,1 Intel_Pentium_E_2140 495 0,2 AMD_Athlon64_X2_3600+465 0,3 Intel_Celeron_420 480 0,.,要求将这些读入C程序中,(编号，名称，价格，已售出量组成),#include stdio.h,struct Hardware_database,int number;,char name40;,int price;,int sales;,CPU50;,int main(int argc,char*argv),int i;,FILE*CPU_record;,PU_record=fopen(c:CPU_Data.txt,r);,for(i=1;feof(CPU_record)=0;i+),fscanf(CPU_record,%d%s%d%dn,printf(Press AnyKey to Back);,getchar();,fclose(CPU_record);,return 0;,（2）异常数据处理,（2）异常数据处理,a)散点图。Matlab中可由plot()实现，在SPSS中可通过点选菜单的方式实现。画散点图还可以帮助我们找出数据的规律。,（2）异常数据处理,b）3,检测法,（2）异常数据处理,（2）异常数据处理,C)聚类分析法,（2）异常数据处理,异常数据处理：,剔除 均值替代 回归替代,异常数据的处理由SPSS、SAS、mintab实现比其他软件更方便。,（3）数据规范化,如果不对这些指标作相应的无量纲处理，则在综合评价过程中就会出“,大数吃小数,”的错误结果，从而导致最后得到错误的评价结论。,无量纲化处理又称为指标数据的,标准化,或,规范化,处理。,常用方法,:标准差法、极值差法和功效系数法等。,（3）数据规范化,（3）数据规范化,（3）数据规范化,极大型指标,:,总是期望指标的取值越大越好；,极小型指标,:,总是期望指标的取值越小越好；,中间型指标,:,总是期望指标的取值既不要太大，也不要太小为好，即取适当的中间值为最好,;,区间型指标,:,总是期望指标的取值最好是落在某一个确定的区间内为最好。,在将数据无量纲化之前，在有些问题下，特别是综合评价模型中，还需要将数据根据处理目标一致化。一般说来，数据指标一般说来，在评价指标中可能包含有,:,（3）数据规范化,（3）数据规范化,例：,长江水质的综合评价模型,谢 谢 ！,lvshiqin,QQ:33248688,太原理工大学数学学院,