㈠ 資料庫中空間數據是如何進行分幅分層的
在空間資料庫的邏輯設計中，往往將不同類，不同級的地理要素進行分層存放，每一層存放一種專題或一類信息。按照用戶一定的需求或標准把某些地理要素組合在一起成為圖層，它表示地理特徵以及描述這些特徵的屬性的邏輯意義上的集合。在同一層信息中，數據一般具有相同的幾何特徵和相同的屬性特徵。
對空間數據進行分層管理，能提高數據的管理效率，便於數據的二次開發與綜合利用，實現資源共享。同時，它也是滿足多用戶不同需要的有效手段，各用戶可以根據自己的需要，將不同內容的圖層進行分離、組合和疊加，形成自己需要的專題圖。
空間數據分層可以按專題、時間、垂直高度等方式來劃分。按專題分層就是每層對應一個專題，包含一種或幾種不同的信息。專題分層就是根據一定的目的和分類指標對地理要素進行分類，按類設層，每類作為一個圖層，對每一個圖層賦予一個圖層名。分類可以從性質、用途、形狀、尺度、色彩等5個方面的因素考慮。按時間序列分層則可以從不同時間或時期進行劃分，時間分層便於對數據的動態管理，特別是對歷史數據的管理。按垂直高度劃分是以地面不同高層來分層，這種分層從二維轉化為三維，便於分析空間數據的垂向變化，從立體角度去認識事物的構成。
空間數據分層要考慮如下一些問題：
（1）數據具有同樣的特性，也可以說是具有相同的屬性信息。
（2）按要素類型分層，性質相同或相近的要素應放在同一層。
（3）即使是同一類型的數據，有時其屬性特徵也不相同，所以應該分層存儲《
（4）分層時要考慮數據與數據之間的關系，如哪些數據有公共邊，哪些數據之間有隸屬關系等。很多數據之間都具有共同或重疊的部分，即多重屬性的問題，這些因素都將影響層的設置。
（5）分層時要考慮數據與功能的關系，如哪些數據經常在一起使用，哪些功能是起主導作用的功能。考慮功能之間的關系，不同類型的數據由於其應用功能相同，在分析和應用時往往會同時用到，因此在設計時應反映這樣的需求，可以將此類數據設計為同一專題層。例如，水系包括多邊形水體（湖泊、水庫等）、線狀水體（河流、小溪等）和點狀水體（井、泉等）。由於多邊形的湖泊、水庫，線狀的河流、小溪和點狀的井、泉等在功能上有著不可分割、相互依賴的關系，在設計上可將這3種類型的數據組成同一個專題數據層.
（6）分層時應考慮更新的問題。資料庫中各類數據的更新可能使用各種不同的數據源，更新一般以層為單位進行處理，在分層中應考慮將變更頻繁的數據分離出來，使用不同數據源更新的數據也應分層進行存儲，以便更新。
（7）比例尺的一致性。
（8）同一層數據會有同樣的使用目的和方式。
（9）不同部門的數據通常應該放人不同的層，這樣便於維護。
（10）資料庫中需要不同級別安全處理的數據也應該單獨存儲。
（11）分層印應顧及數據量的大小，各層數據的數據量最好比較均衡。
（12）盡量減少冗餘數據。
㈡ 數據化過程中數據如何實現分層_集
把數據倉庫分為下面三個層，即：數據運營層、數據倉庫層和數據產品層。
1.「面向主題的」，數據運營層，也叫ODS層，是最接近數據源中數據的一層，數據源中的數據，經過抽取、洗凈、傳輸，也就說傳說中的ETL之後，裝入本層。本層的數據，總體上大多是按照源頭業務系統的分類方式而分類的。
2.數據倉庫層(DW)，是數據倉庫的主體，在這里，從ODS層中獲得的數據按照主題建立各種數據模型。例如以研究人的旅遊消費為主題的數據集中，便可以結合航空公司的登機出行信息，以及銀聯系統的刷卡記錄，進行結合分析，產生數據集。
3.數據產品層（APP），這一層是提供為數據產品使用的結果數據，主要是提供給數據產品和數據分析使用的數據，一般會存放在es、mysql等系統中供線上系統使用，也可能會存在Hive或者Druid中供數據分析和數據挖掘使用。
㈢ 如何利用spss對焦慮自評表進行統計
把焦慮自評量表算出總分，分出焦慮和非焦慮兩個水平，用頻率的檢查表對焦慮水平和每一個人口學變數做一個檢驗，在選項中找到卡方值，得出結果，自己在word或者Excel編輯表格
㈣ 如何用spss對數據進行處理，得出三種數學焦慮的界定范圍
用spss的transform命令，
recode into different variables
選中要分組數據，在output variable寫上變數名稱及含義，點擊change，這個新生的變數將在數據表最後一列中產生
然後點擊old and new calue
在old里邊，在rangge里邊，設定
lowest2.9，在new value里邊寫上低焦慮；點擊add；
2.9through3.5，在new value里邊寫上中焦慮；點擊add
highest3.5，在new value里邊寫上高焦慮；點擊add