㈠ 数据库中空间数据是如何进行分幅分层的
在空间数据库的逻辑设计中，往往将不同类，不同级的地理要素进行分层存放，每一层存放一种专题或一类信息。按照用户一定的需求或标准把某些地理要素组合在一起成为图层，它表示地理特征以及描述这些特征的属性的逻辑意义上的集合。在同一层信息中，数据一般具有相同的几何特征和相同的属性特征。
对空间数据进行分层管理，能提高数据的管理效率，便于数据的二次开发与综合利用，实现资源共享。同时，它也是满足多用户不同需要的有效手段，各用户可以根据自己的需要，将不同内容的图层进行分离、组合和叠加，形成自己需要的专题图。
空间数据分层可以按专题、时间、垂直高度等方式来划分。按专题分层就是每层对应一个专题，包含一种或几种不同的信息。专题分层就是根据一定的目的和分类指标对地理要素进行分类，按类设层，每类作为一个图层，对每一个图层赋予一个图层名。分类可以从性质、用途、形状、尺度、色彩等5个方面的因素考虑。按时间序列分层则可以从不同时间或时期进行划分，时间分层便于对数据的动态管理，特别是对历史数据的管理。按垂直高度划分是以地面不同高层来分层，这种分层从二维转化为三维，便于分析空间数据的垂向变化，从立体角度去认识事物的构成。
空间数据分层要考虑如下一些问题：
（1）数据具有同样的特性，也可以说是具有相同的属性信息。
（2）按要素类型分层，性质相同或相近的要素应放在同一层。
（3）即使是同一类型的数据，有时其属性特征也不相同，所以应该分层存储《
（4）分层时要考虑数据与数据之间的关系，如哪些数据有公共边，哪些数据之间有隶属关系等。很多数据之间都具有共同或重叠的部分，即多重属性的问题，这些因素都将影响层的设置。
（5）分层时要考虑数据与功能的关系，如哪些数据经常在一起使用，哪些功能是起主导作用的功能。考虑功能之间的关系，不同类型的数据由于其应用功能相同，在分析和应用时往往会同时用到，因此在设计时应反映这样的需求，可以将此类数据设计为同一专题层。例如，水系包括多边形水体（湖泊、水库等）、线状水体（河流、小溪等）和点状水体（井、泉等）。由于多边形的湖泊、水库，线状的河流、小溪和点状的井、泉等在功能上有着不可分割、相互依赖的关系，在设计上可将这3种类型的数据组成同一个专题数据层.
（6）分层时应考虑更新的问题。数据库中各类数据的更新可能使用各种不同的数据源，更新一般以层为单位进行处理，在分层中应考虑将变更频繁的数据分离出来，使用不同数据源更新的数据也应分层进行存储，以便更新。
（7）比例尺的一致性。
（8）同一层数据会有同样的使用目的和方式。
（9）不同部门的数据通常应该放人不同的层，这样便于维护。
（10）数据库中需要不同级别安全处理的数据也应该单独存储。
（11）分层印应顾及数据量的大小，各层数据的数据量最好比较均衡。
（12）尽量减少冗余数据。
㈡ 数据化过程中数据如何实现分层_集
把数据仓库分为下面三个层，即：数据运营层、数据仓库层和数据产品层。
1.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的ETL之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。
2.数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体，在这里，从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。例如以研究人的旅游消费为主题的数据集中，便可以结合航空公司的登机出行信息，以及银联系统的刷卡记录，进行结合分析，产生数据集。
3.数据产品层（APP），这一层是提供为数据产品使用的结果数据，主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在es、mysql等系统中供线上系统使用，也可能会存在Hive或者Druid中供数据分析和数据挖掘使用。
㈢ 如何利用spss对焦虑自评表进行统计
把焦虑自评量表算出总分，分出焦虑和非焦虑两个水平，用频率的检查表对焦虑水平和每一个人口学变量做一个检验，在选项中找到卡方值，得出结果，自己在word或者Excel编辑表格
㈣ 如何用spss对数据进行处理，得出三种数学焦虑的界定范围
用spss的transform命令，
recode into different variables
选中要分组数据，在output variable写上变量名称及含义，点击change，这个新生的变量将在数据表最后一列中产生
然后点击old and new calue
在old里边，在rangge里边，设定
lowest2.9，在new value里边写上低焦虑；点击add；
2.9through3.5，在new value里边写上中焦虑；点击add
highest3.5，在new value里边写上高焦虑；点击add