利用FME进行GIS数据的无损转换（精选5篇）由网友“三岁三岁三三岁”投稿提供，下面是小编为大家带来的利用FME进行GIS数据的无损转换，希望大家能够喜欢!
篇1：利用FME进行GIS数据的无损转换
利用FME进行GIS数据的无损转换
在研究FME语义映射文件的组成格式、定义方法、执行过程的基础上,利用修改FME语义影射文件的方法,对DWG到SHAPE格式的数据无损转换进行了研究.结合科研项目,作者实现了数据从AutoCAD的DWG格式到ArcGIS的SHAPE格式的无损、快速、高效地转换,有效地解决了“如何实现数据在不同平台之间的'转换,实现数据共享”这个制约GIS项目进度的瓶颈问题.
作 者：陈影 程耀东 闫浩文 CHEN Ying CHENG Yao-dong YAN Hao-wen 作者单位：兰州交通大学数理与软件工程学院,兰州,730070 刊 名：测绘科学 ISTIC PKU英文刊名：SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 32(2) 分类号：P208 关键词：地理信息系统 数据格式转换 空间数据操作引擎 语义映射文件篇2：基于FME的城市GIS基础空间数据格式转换
基于FME的城市GIS基础空间数据格式转换
FME Universal Translator功能强大,转换速度快,在转换过程中能同时完成多种空间信息的操作,并且能将多要素同时转换.在介绍城市GIS基础空间数据的主要组成、数据共享问题以及如何建设基础空间数据的基础上,分析应用常规方法进行数据格式转换的不足之处,并针对城市GIS应用对多种数据格式快速转换的需求,介绍FME Universal Translator在不同数据格式转换中的应用.采用FME提供的'GIS平台访问数据插件,结合实例,介绍应用FME进行数据转换的步骤和实现方法,并分析应用效果.
作 者：李刚 朱庆杰 张秀彦 王志涛 LI Gang ZHU Qing-jie ZHANG Xiu-yan WANG Zhi-tao 作者单位：李刚,王志涛,LI Gang,WANG Zhi-tao(北京工业大学,抗震减灾研究所,北京,100022)朱庆杰,张秀彦,ZHU Qing-jie,ZHANG Xiu-yan(河北理工大学,建筑工程学院,河北,唐山,063009)
刊 名：测绘通报 ISTIC PKU英文刊名：BULLETIN OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： “”(4) 分类号：P208 关键词：城市GIS 基础空间数据 数据转换 FME 数字城市篇3：基于ArcGIS的CAD到GIS数据转换
基于ArcGIS的CAD到GIS数据转换
由于AutoCAD强大的绘图功能和处理矢量图形的能力,因此在数字地形图的.生产中,大部分成果为Auto-CAD的格式.从CAD数据与GIS数据的特点出发,以CAD数据与ArcGIS数据之间的转换为例,阐述CAD数据与GIS数据之间具体的转换方法,并以一幅地形图为例,实现CAD数据与ArcGIS数据之间的转换.
作 者：李娇娇 王崇倡 LI Jiao-jiao WANG Chong-chang 作者单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁,阜新,123000 刊 名：交通科技与经济 英文刊名：TECHNOLOGY & ECONOMY IN AREAS OF COMMUNICATIONS 年，卷(期)： 11(1) 分类号：P208 关键词：CAD数据 ArcGIS数据 数据转换 数据编码篇4：利用工具进行数据库数据的复杂查询
利用工具进行数据库数据的复杂查询
利用工具进行数据库数据的复杂查询天津钢管公司 王保安摘要： 数据库应用系统中数据的复杂查询问题，长期困扰着使用者和开发者。本文通过具体问题，论述了实现复杂查询的方法，同时论证了各种方法的特点及适用范围。?
关键词：查询 动态 数据窗口
当今数据库技术已成为计算机应用的核心技术，可以认为当今任何计算机信息系统和计算机应用系统都与数据库的应用分不开，数据库已成为其核心和基础。建立数据库应用系统是要充分利用数据库中的数据。对数据库中的数据进行的操作除增加(Insert)、更改(update)和删除(delete)外，最常用，也是重要的是查询操作。即便是最简单的数据库应用系统，也离不开查询功能，查询可以说是进行数据管理的重要手段，不过也是数据库应用系统开发过程中较困难、花时间、有一定难度的部分。?
1. 问题的描述
某单位根据上级部门的要求建立人员信息管理应用系统，它是人事管理信息系统(Personnel Management Information System)的子系统。人员信息管理系统是对人员所有信息的全面管理，包括：基本信息、培训或进修信息、履历信息、工资变动信息、离退信息、家庭成员及社会关系信息等等。根据中共中央组织部颁布的全国组织、干部、人事管理信息系统信息结构体系的要求，对人员的信息描述共有43个信息集(对应43张表)，426个数据项，本文根据数据库设计的要求进行加工，只列出3张表(table)。
1)表名：基本信息 编码：personnel?
主码 字段编码 数据类型 长度 字段名称
personnel_id char 9 人员代码
name varchar 20 姓名
?sex char? 1 性别
?birthday datetime 出生日期
?native_place char 6 籍贯
?nationality char ? 2 民族
marriage char 1 婚姻状况
? workday datetime 参加工作时间
? party char 2 政治面貌
? graduaton char 2 学历
? department char 30 所在单位?
? identification char 15 身份证号
? cul_field char 6 培训专业
(2)表名：工资变动信息 编码：wages?
主码 外码 字段编码 数据类型 长度 字段名称
* * personnel_id char 9 人员代码
sa_id char 3 人员内码?
change_day datetime 工资变动日期
sa_file_num char 3 工资变动文件
salary money ? ???工资?
3)表名：离退信息 编码：retirement
主码 外码 字段编码 数据类型 长度 字段名称
* * personnel_id char 9 人员代码
ret_day datetime 离退日期
rel_style char 2 离退类别?
pay money 离退休费
comment text 离退说明
在应用中为保证数据的规范化，需充分利用国际代码和组标代码，这样做也可以节省存储空间。将这些代码表建成数据库中的静态表，包括：性别(GB2261)、籍贯(ZB01)、民族(GB3304)、婚姻状况(GB4766)、政治面貌(GB4762)、学历(GB4658)、工资变动文件(ZB52)和离退状态(GB12405)。它们的结构基本相同，每个表中都有两个字段，分别存储代码及内容。以性别为例：?
表名：性别 编码：GB2261?
字段编码 数据类型 长度 字段名称
-------------------------------
code char 2 代码
comment char 4 内容
表中数据：?
code comment?
----------------
男性
女性?
这些代码表一旦建立，表中数据对应用来讲是相对不变的，所以称为静态表。在需要的时候，静态表的数据可以修改，一般放在维护中进行。?
当这些静态表建成后，可得到完善的人员信息管理系统的数据模型，如图1所示。（略）?
2.使用SQL语句
SQL(Structured Query Language)语言是1974年由Boyce和Chamberlin提出的，并在IBM公司San Jose Research Laboratory研制的System R上实现了这种语言。由于它功能丰富，语言简洁，使用方式灵活而倍受青睐，并扎根于计算机工业界及计算机用户。
SQL是集数据操纵(Data Manipulation)、数据定义(Data Definition)与数据
控制(Data Control)为一体的关系数据语言。查询是数据操纵语言中最主要的部分。从SQL的英文名称：结构化的查询语言，即能看出SQL在查询中的贡献，可以说数据库查询语句是SQL语言的核心。
? SQL查询语句只使用命令动词，SELECT?
一般格式： SELECT〈目标列〉?
FROM〈基本表(或视图)〉?
［WHERE〈条件表达式〉］?
［GROUP BY〈列名1〉［HAVING〈内部函数表达式〉］］?
［ORDER BY〈列名2〉ASC｜DESC］
格式说明：〈〉中的内容为根据需要的具体内容；中的内容为可选项。
语句含义：根据WHERE子句中的条件表达式，从基本表(或视图)中找出满足条件的元组，按SELECT子句中的目标列，选出元组中的分量形成表。GROUP子句将结果按列名1分组，每个组产生结果表中的一个元组；ORDER子句使结果表按列名2升序或降序排列。? 这是最基本的方法，只要能够对库操作，就可以实施所需要的查询。例如：想了解所有离退休人员的基本情况及他们的离退休费，可以键入如下语句：?
SELECT DISTINCT retirement.personnel_id,name,sex,
birthday,workday,retirement.pay
FROM personnel,retirement
WHERE personnel.per
sonnel_id=retirement.personnel_id?
执行后得到下列列表，显示所需信息：?
personnel_id name sex birthday workday pay
-------------------------------------------
1 林立兰? 1 1919/03/21 1994/05/06 1，187.00
13 安 静? 2 1935/05/04 1954/11/13 457.30
2 付石龙 1 ?1928/03/21 1935/05/06 947.00
5 魏 芳? 2 1917/05/21 1933/05/21 937.00
8 李 四? 1 1939/05/31 1960/07/13? 1，128.80
9 王丽立 1 1917/05/21 1933/05/21 745.00
但这种方法要求操作者对数据库的结构有充分的了解，例此数据库有多少个表，有多少个数据项，这些数据项分别属于哪一个表等。显然，这是数据库管理员的工作范畴。对用户，即使了解SQL语法，也只能完成简单的查询，对复杂的查询工作简直是望尘莫及了。也就是说单单是SQL语句，并不能很好地完成数据库的复杂查询，必须要与其他技术配合使用。另外，使用SQL语句进行查询，只能直接反映每一列的信息，而我们的43张基本表是尽可能地保存代码以保证数据的规范且节约存储空间。也就是说，我们能得到准确的查询结果，但得到地却是整篇的代码(例上表中的sex列)，这对开发者和使用者都难以接受。如果能够将整篇的代码自动转换成所表达的文字，那当然是再好不过了。?
3. 借助PowerBuilder实现综合信息的查询?
目前，随着工具软件的.发展和广泛采用，使数据库应用系统的开发如虎添翼，其中PowerBuilder以其独特的数据窗口(DataWindow)倍受欢迎。?
PowerBuider是美国著名的数据库应用开发工具生产厂家Powersoft公司于1991年6月推出的功能强大、性能优异的开发工具，它是一种面向对象的、具有可视图形界面的、快速的交互开发工具。智能化的数据窗口对象是其精华所在。利用此对象可以操作关系数据库的数据而无需写入SQL语句，即可以直接检索、更新和用多种形式表现数据源中的数据。但要注意，必须使数据窗口成为窗口(Window)下数据窗口控制的一个连接对象，数据窗口才能使用户在应用执行期间访问数据库中的数据。?
利用PowerBuilder提供的内部查询机制，我们即可以让数据窗口作为查询条件的输入，又可以让该数据窗口作为查询结果的输出，这样就可以使数据窗口中的所有数据项进行自由组合的查询。例如：在窗口W_que上建立两个数据窗口控制dw_1和dw_2，分别连接两个数据窗口对象dw_que1与dw_que2，其中dw_1用于输入查询条件，而dw_2用于显示满足查询条件的所有元组。事实上条件的输入及元组的显示完全可以在一个数据窗口中实现，考虑到这两种操作的差别(例：条件输入可编辑，而元组显示不可编辑；条件输入可为某一范围，而元组显示仅为满足条件的所有纪录……)将其用两个数据窗口控制来实现。这就要求dw_2与dw_1数据共享，即要求dw_que1与dw_que2两数据窗口的数据源完全相同，如图2所示。（略）?
用这种方法实现查询优点突出，例：通过设置数据窗口中对应列的编辑风格(
Edit Styles)为相应的下拉式数据窗口(DropDownDataWindow)，使显示的元组文字化。注意，这要事先建好下拉式数据窗口。设置数据窗口中对应列的编辑风格同样可满足其它显示需要。利用数据窗口的风格特点：查询表的列宽、列序可自由改变，甚至可以覆盖掉一些列，以达到更满足查询显示的需要。?
综合查询的信息来自多个表，改变数据窗口的数据源，采用多表连接的数据源即可实现。但是如我们问题的描述，如果我们需要的查询项随机地来自这43张表中的数据项，显示项也是随机地。这种任意条件的组合，可选输出项的显示称为动态查询(Dynamic Query)依然采用上述方法，数据窗口dw_que1与dw_que2的数据源将是这43张表的连接，先不说效率问题，单从这426个项中输入查询条件，又显示这426个项，就使人敬而远之。因为，在每一次查询前，都不了解此次查询的要求是什么，这样，每张表中的每一个数据项都缺一不可；另一方面，每一次的查询，一旦查询条件确定、显示条目也确定后，我们会发现，每一次有意义的查询并不是需要全部的43张表，换言之，每一次查询没有必要将43张表全部连结，而应只连接那些被选中数据项所在的表，即数据源是动态产生的。由于数据源不确定，数据窗口就无法设计，动态查询无法用这种方法实现。?
4. 动态查询的实现?
在某些实际的应用系统开发中，由于用户在开发前提不出查询的需求，而在系统运行中希望能够对所有的数据项任意组合进行查询，以满足来自多方的需求，实现动态地查询(即随机地从43张表中选择数据项进行组合作为查询条件并任意地选择数据项作为显示条目)。对于此类查询的实现要利用PowerBuilder通过编程的方式在运行时动态地创建数据窗口，并动态地控制数据窗口。?
动态地创建一个数据窗口，应用程序需要执行下列任务：?
・动态地构造SQL语句。?
・用符合数据窗口语法的字符串，为现在的数据窗口控制创建一个数据窗口对象。具体实现如下：?
1)动态地生成SQL语句，根据SQL的语法：SELECT stringa?
FROM stringb
WHERE stringc?
也就是动态地生成 stringa, stringb, stringc.由用户输入要显示的列，一旦输入完毕，列名就随之确定，将所有列名拼成一个“串”，中间用“，”分隔，形如“columm1,column2,column3,...,columnr”，则动态地生成stringa;同样由用户输入查询条件，包括相应的列、满足的条件或范围、逻辑关系等，将这些条件拚成一个串，即为stringc,显然，所有的列名都确定了，他们所在的表名也确定了，按照stringb的语法规则即可构造。?
注意：上面的stringc由两部分(表间关系stringc1及查询条件stringc2)组成；表名串stringb与表间关系stringc1、查询条件stringc2及显示条目stringa均有关。?
在实现的过程中：为贴近实际应用，习惯上，先输入查询条件，再输入显示条目。即在输入查询条件后，生成strinc2,stringb,stringc1;然后，再在输入显示条目后生成stringa,并修改stringc1,stringb。最后形成SQL语法：?
str=“select”+stringa+“f
rom”+stringb+“where”+stringcl+stringc2?
2)在现在的事物对象里利用相关的SyntaxFromSQL函数生成符合数据窗口语法的字符串：
? exp=syntaxfromsq1(sq1ca,str,strsty,error)生成数据窗口的源代码?
其中：strsty为数据窗口的显示风格，例：?
strsty=“style(type=grid)datawindow(units=lcolor=12632256)text(font.face='system')”?
3) 创建数据窗口对象?
dw_que.create(exp)?
这样就实现了用户要求的随机查询。?
在真实系统中，用户在输入查询条件时希望通过选项方式录入查询信息，由于库表中存放的大量信息为代码，这就需要在程序中先把录入的文字信息转化成相应的代码再连接到查询条件中。为简化输入，提高准确性，可采用代码输入，即动态地嵌套下拉式数据窗口。在显示查询结果的数据窗口中，事先不能嵌套下拉式数据窗口，可预先做一个函数，在程序运行中根据所选的列把代码转化成所对应的汉字显示，这样更完善了用户要求的随机查询。?
根据数据窗口的动态特性，对于那些运行时才能确定的数据窗口采用动态方式创建，使应用程序能更灵活地满足用户的需求。?
5. 小结?
使用SQL语句是查询操作的基础，但如何根据查询的要求自动的构造最贴切的SQL语句是问题的关键。利用PowerBuilder中的数据窗口使问题简化，如何通过嵌入动态生成的SQL语句动态地生成数据窗口是解决问题的根本。将查询条件的输入实现多级菜单选择将查询结果文字化，使复杂查询问题解决得更完善。动态查询的方法，不仅能应用于人事管理信息系统，同时也是解决其他需要复杂查询的数据库应用系统的途径。这种动态查询方法的在数据库应用系统的使用，避免了应用系统开发中开发者冥思苦想所有可能的查询条件，而系统运行中用户总遇到有些查询要求无法满足的矛盾。动态查询的实现，缩短了开发周期，减少了产品维护的工作。
篇5：探讨如何利用大数据挖掘技术进行精准营销论文
探讨如何利用大数据挖掘技术进行精准营销论文
【摘 要】本文主要概述了数据挖掘技术和精准营销理论，在两者结合的基础上，对基于大数据挖掘的精准营销策略进行探讨。
【关键词】数据挖掘；精准营销；策略。
引 言。
自从2012 年以来 ,大数据一直日渐被人们关注 ,是信息爆炸时代的代名词。 在现代商业经济活动或其他领域中，都是基于大数据的挖掘和分析来做出相关的决策， 而不是传统的以经验或是直觉进行决策。 大数据时代的到来， 具有革命意义，在庞大的数据资源支撑下 ,每个领域都开始了量化进程 .在现实生活中，如何基于大数据挖掘进行精准营销，是人们一直关注的焦点， 本文基于此对基于大数据挖掘的精准营销策略进行研究， 以促进大数据挖掘技术应用于精准营销领域的发展。
1精准营销理论和数据挖掘技术概述。
1.1精准营销理论。
精准营销概念是在1999 年， 有美国学者莱斯特·伟门提出，具体是以专业的学科理论为基础的一种科学管理方法，通过对消费者消费手段的观察，进一步进行市场细分，并以精细的营销策略为手段，对某一领域的市场营销进行细化，以求做深做透，并获取相应的利益。
精准营销方法：精准营销方法共分为五个阶段：①对目标客户的具体信息进行收集和整理，建立数据库； ②分析数据库，了解客户的差异化需求；③针对不同客户的需求设计不同的产品服务；④提供不同的产品服务；⑤信息反馈，主要是对客户的本质需求进行深化， 进一步了解客户的购买习惯和使用习惯。
1.2数据挖掘技术。
数据挖掘技术是数据库营销的一种技术之一， 是对数据库中的数据进行深入挖掘分析的一种技术。 在表述模糊的、信息不健全的、 数据庞大的随机数据库中， 提取出人们不知道的、隐藏于其中的、有用的信息知识。 具体是利用各种先进的分析工具， 对海量数据库中的数据与模型间的关系进行分析的过程，根据数据模型间的关系作出具体预测，以预测未来的某一领域的某种趋势或行为，帮助人们做出相应的前瞻性决策。
数据挖掘方法：数据挖掘的方法主要是CRISP-DM 技术，该技术将数据挖掘的过程划分为六个步骤：①商业理解；②数据理解；③准备数据；④建立相应的模型；⑤对模型进行评估；⑥发布模型[1].
2基于大数据挖掘的精准营销策略。
以某公司为例，该公司成立于2005 年 ,从成立至今已经历了由小变大的发展历程，在多年的发展中，该公司一直追求市场精准化的营销理念，以客户为中心，不断的进行营销手段的创新，目前已有分公司近50 家，员工上千人，在当地规模较大，是比较完善的营销企业之一 ,以下简称 A 公司 ,表 1 为 A公司2012 年以来年度销售总额。 基于大数据挖掘的精准营销研究中，该公司具有很强的代表性，因此，本文以该公司的精准营销策略为例，对基于大数据挖掘的精准营销策略进行探讨。
2.1 A公司基于大数据挖掘的市场分析。
2.1.1 市场细分。
①A 公司进行全方位的消费者数据采集， 在进行消费者相关数据采集时，A公司比较注重采集数据的全面性、细腻性以及及时性； ②A公司相关工作人员利用大数据挖掘技术进行细分模型建模，通过对更多的细分维度进行吸纳，对消费群体进行有效的细分，注重群体人员消费特征的相似性；③A公司消费者数据库管理人员及时的进行数据更新，以反映用户的需求变化，提高市场细分的准确性和及时性；④针对细分之后的消费群体，A公司利用大数据挖掘技术进行判定，进行营销活动的推荐， 同时利用大数据计算方法计算出营销活动的推广渠道。
2.1.2 市场选择。
A 公司在对目标市场利用大数据挖掘技术进行细分之后，从中选择某个或多个子市场进行产品销售。在进行市场选择时，A公司参考了以下三个标准：①选择的子市场具有相应的规模和发展潜力；②对选择的子市场结构进行确定，市场的结构包括竞争对手、商品供应商、消费者等群体。选择的子市场的结构决定了企业的获利情况；③子市场吻合度高。吻合度是指企业营销策略和市场之间的匹配度，即企业应根据自身的能力以及未来的发展目标进行目标市场的选择。
2.1.3 精准市场定位。
在进入选择的子市场之后，A公司根据竞争对手产品服务的实际情况，生产出和现有市场产品之间具有差异性的产品。在进行产品生产时，A公司根据消费者对某种产品的重视度或关注度进行生产，在进行产品设计时，突出消费者重视的产品的属性，进一步在消费者心中树立本公司产品和其他厂家产品相比具有独特特征的一种与众不同的感觉，进而满足消费者的心理需求。 A 公司进行市场细分是为了更好的进行市场选择；在通过市场定位，突出 A 公司独特的产品特征，将市场中其他商家的产品和自己公司生产的产品区别开来，并使消费者能明显的感受到产品上的区别， 进而奠定 A 公司在消费者心目中的独特位置。 市场定位主要是把握好消费者的消费心理需求和消费偏好，在自身的产品上下功夫，对产品进行差异化处理，以便于实行精准营销策略[2].
2.2精准营销策略。
2.2.1 提供个性化产品服务。
在多年的产品营销中，A公司营销人员深刻的体会到产品的销售就是为了满足消费者的个性化消费心理，因此，A 公司的产品定位主要取决于消费者的个性化消费需求。 A公司采通过集市场消费者的消费数据， 利用大数据挖掘技术建立相应的模型，对采集到的数据进行分析，进一步进行市场细分和公司产品的个性化定位， 先于同行竞争对手打造出对手没有的产品优势，为市场消费者提供个性化产品服务，从而积累客户，并由少往多发展，逐步壮大公司的客户群体，奠定了 A公司的地区行业地位。
A 公司为消费者提供个性化的产品服务 , 主要表现在两个方面：①产品的偏好设计。 A 公司把握好客户的消费心理需求，进行定制的、精美的个性产品设计和生产 ,利用大数据挖掘技术，时刻掌握消费者的消费偏好，以消费者的消费偏好为切入点进行产品设计。 这方面的例子有很多，比如美国的.美剧《纸牌屋》就是根据消费者消费偏好进行拍摄的。 ②A 公司在保留核心产品的直接功能的基础上， 对产品的其他城市进行丰富，比如产品附加值 、期望值等 ,由原来的核心层次逐渐向外延伸，进行产品多样化的设计生产，以满足消费者的个性消费需求，同时，提高了 A 公司的市场竞争力。 核心产品的外延已经成为A 公司获利的一种主要途径 ,也是 A 公司以后发展的主要焦点。
2.2.2 产品价格差异化。
由于消费者有不同的个性化消费需求，同一商品很难满足两类消费者的个性消费需求，因此，就有了不同消费者对同一商品的价格接受度不同的现象。 A公司在进行产品个性化发展的同时，也对产品的价格实施差异化管理，以大数据挖掘技术为基础，对不同消费者的消费需求和购买力进行调查分析， 对同一商品的价格以产品出产时间的先后顺序进行弹性差异化定价，以满足不同消费者的消费需求。
2.2.3 信息反馈。
A 公司在实现产品个性化产品价格差异化的基础上 ,为了解消费者的消费满意度，通过利用先进的网络信息化技术，在互联网上建立相应的产品销售平台和信息反馈平台，并有专业人员负责平台的日常运转， 消费者可以将自己的消费满意度通过信息反馈平台传达到A 公司相应的管理部门， 实现消费信息反馈[3].
3结 语。
综上所述，基于大数据挖掘的营销策略能够提供个性化产品服务和产品差异化定价服务， 以满足不同客户的个性化消费需求，并建立相应的信息反馈平台，及时的对客户的消费满意度进行了解，以便于更好的进行精准营销。
参考文献：
[1]李巧丹。基于大数据的特色农产品精准营销创新研究 ---以广东省中山市为例[J].江苏农业科学，2017（06）。
[2]康江峰 ,陈 辉。基于数据挖掘的烟草精准营销策略研究[J].商业经济，2012（07）。
[3]王浩展。基于数据挖掘的高中生手机精准营销策略研究[J].信息与电脑（理论版），2016.
★ 测绘工程论文
★ gis实习报告
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