1. 多元数据的含义

空间数据又称几何数据，它用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息，是对现世界中存在的具有定位意义的事物和现象的定量描述。根据在计算机系统中对地图是对现实教想的存储组织、处理方法的不同，以及空间数据本身的几何特征，空间数据又可分为图形数据和图像数据。 空间数据包括以下五种类型： 1、地图数据：这类数据主要来源于各种类型的普通地图和专题地图，这些地图的内容非常丰富。 2、影像数据：这类数据主要来源于卫星、航空遥感，包括多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种分辨率的遥感影像数据，构成多元海量数据。 3、地形数据：这类数据来源于地形等高线图的数字化，已建立的数据高程模型(DEM)和其他实测的地形数据。 4、属性数据：这类数据主要来源于各类调查统计报告、实测数据、文献资料等。 5、混合数据：这类数据来源于卫星、航空遥感与各种类型的普通地图和专题地图形成多方面数据。 空间数据结构是空间数据适合于计算机存储、管理、处理的逻辑结构，是空间数据在计算机内的组织和编码形式，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对空间数据的一种理解和解释。 空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。

2. 多元数据的含义是什么

大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。

3. 多元数据的基本统计分析

意思就是指一种管理方式，我们要将某一个区域内进行细化管理分析，然后通过多方面的数据对比以后才决定下一步的管理办法。

4. 多元数据的含义和特点

随着遥感技术的发展，光学、热红外和微波等大量不同卫星传感器对地观测的应用，获取的同一地 区的多种遥感影像数据(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)越来越多，这便是所说的多源遥感。

5. 多元数据处理

1、新建一个 Excel文件，根据需要录入多元回归分析的数据。

2、数据录入完成后，点击左上角的选项按钮，然后点击“Excel选项”。

3、在“Excel选项”界面中，选择左侧的“加载项”，然后点击“转到”按钮。

4、勾选分析数据库（这里的分析数据库是自行加载的）。然后点击“确定”按钮。

5、选择Excel主界面上方的“数据”选项，然后点击“数据分析”。

6、在分析数据库中勾选“回归”分析选项，然后点击“确定”按钮。

7、首先选择需要多元分析的数据，作者这里选择的是人均GDP与年份、人口自然增长率、国民总收入三者之间的多元回归分析，其次选择分析结果显示的位置，最后点击“确定”按钮。

8、自此，关于人均GDP与年份、人口自然增长率、国民总收入三者之间的多元回归分析就完成了。

6. 多元数据一般可用()图表现

用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。

②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。

③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列