省級農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方案探討

胡為群，祝利莉，葉少挺，彭一輝，鄭可鋒

（浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所，浙江杭州 310021）

省級農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方案探討

胡為群，祝利莉，葉少挺，彭一輝，鄭可鋒*

（浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所，浙江杭州 310021）

農(nóng)業(yè)資源屬性數(shù)據(jù)來源于諸多部門，在將其輸入存儲到計算機系統(tǒng)之前，需要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)浙江省和廣西壯族自治區(qū)農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)建設(shè)中遇到的問題，對屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理中數(shù)據(jù)編碼，行政代碼添加，缺失數(shù)據(jù)、噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和驗證等關(guān)鍵技術(shù)進行探討。

信息系統(tǒng)；農(nóng)業(yè)資源；屬性數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)化

農(nóng)業(yè)資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)。農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用是實現(xiàn)資源高效利用、科學(xué)規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展的有效途徑。利用先進的信息技術(shù)和科學(xué)方法，可以為農(nóng)業(yè)資源的合理配置、高效利用和宏觀決策提供依據(jù)［1］。農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)通常涉及的屬性數(shù)據(jù)主要包括土地資源、水資源、氣候資源、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟資源、人口與勞動力資源等5個方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能因調(diào)查過程中的工作失誤、地區(qū)間或年度間統(tǒng)計口徑不一致、抽樣方法或者測量方法不同等因素存在誤差或量綱不一致；也可能會在數(shù)據(jù)收集、錄入、轉(zhuǎn)換過程中出現(xiàn)錯誤導(dǎo)致缺失、重復(fù)甚至錯誤。因此，在將采集到的農(nóng)業(yè)資源信息屬性數(shù)據(jù)輸入存儲到計算機系統(tǒng)之前，必須對其進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，本文擬對此進行方案探討。

1 屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程

概括來講，屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的過程包括:數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)審查、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)驗證等5大步驟［2-3］。

1.1 數(shù)據(jù)生成

將采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用格式化文本的數(shù)據(jù)存儲方法，統(tǒng)一數(shù)據(jù)字段，將所有相同意義字段的字段名稱、數(shù)據(jù)格式（包括數(shù)據(jù)類型，字段長度）統(tǒng)一處理。使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典將數(shù)據(jù)表字段意義進行統(tǒng)一定義。

1.2 數(shù)據(jù)審查

檢查數(shù)據(jù)的數(shù)量（記錄數(shù)）是否滿足分析的最低要求，字段值的內(nèi)容與調(diào)查要求是否一致，是否全面。此外，利用描述性統(tǒng)計分析，檢查各個字段的字段類型、字段值的最大值、最小值、平均數(shù)、中位數(shù)等，記錄個數(shù)、缺失值或空值個數(shù)等。

1.3 數(shù)據(jù)清理

針對數(shù)據(jù)審查過程中發(fā)現(xiàn)的明顯錯誤值、缺失值、異常值、可疑數(shù)據(jù)，選用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM行“清理”，使“臟”數(shù)據(jù)變?yōu)椤案蓛簟睌?shù)據(jù)，以便后續(xù)的統(tǒng)計分析及預(yù)測分析能夠得出可靠的結(jié)果。當(dāng)然，數(shù)據(jù)清理還包括對重復(fù)記錄進行的鑒別與刪除。

1.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)分析強調(diào)分析對象的可比性，但不同字段值由于統(tǒng)計口徑、計量單位等不同，往往會造成數(shù)據(jù)不可比。對一些統(tǒng)計指標(biāo)進行綜合評價時，如果統(tǒng)計指標(biāo)的性質(zhì)、計量單位不同，也容易引起評價結(jié)果出現(xiàn)較大誤差，再加上分析過程中的其他一些要求，因此需要在分析前對數(shù)據(jù)進行相應(yīng)轉(zhuǎn)換。

1.5 數(shù)據(jù)驗證

該步驟的目的是初步評估和判斷數(shù)據(jù)是否能夠滿足統(tǒng)計分析的需要，決定是否需要增加或減少數(shù)據(jù)量。一般可利用簡單的線性模型，以及散點圖、直方圖、折線圖等圖形進行探索性分析，或利用相關(guān)分析、一致性檢驗等方法對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性進行驗證，確保不把錯誤和偏差的數(shù)據(jù)帶入到數(shù)據(jù)分析中去。

上述5個步驟是一個逐步深入、由表及里的過程。先是將采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)一生成格式化的文本，然后從表面上查找容易發(fā)現(xiàn)的問題（如數(shù)據(jù)記錄個數(shù)、最大值、最小值、缺失值或空值個數(shù)等），接著對發(fā)現(xiàn)的問題進行處理，即數(shù)據(jù)清理，再就是提高數(shù)據(jù)的可比性，對數(shù)據(jù)進行一些變換，使數(shù)據(jù)在形式上滿足分析的需要，最后則是進一步檢測數(shù)據(jù)內(nèi)容是否能夠滿足分析需要，診斷數(shù)據(jù)的真實性及數(shù)據(jù)之間的協(xié)調(diào)性等，確保優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)進入信息系統(tǒng)。

2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)編碼

數(shù)據(jù)的分類編碼是對數(shù)據(jù)資料進行有效管理的重要依據(jù)。數(shù)據(jù)輸入計算機前，必須先按使用要求進行分類。數(shù)據(jù)分類應(yīng)遵循唯一性、可擴充性、易識別性、簡單性、完整性的原則。通常省域農(nóng)業(yè)資源信息數(shù)據(jù)可分為5大類、8個一級庫，見表1。大分類代碼多采用1～2位字母編碼，小分類采用1位數(shù)字編碼，一級代碼和二級代碼均采用2位數(shù)字編碼。標(biāo)識碼一般為空，如果出現(xiàn)歷年統(tǒng)計口徑不一致的情況，為了區(qū)分也可以采用。以對某地開展的人口調(diào)查為例，其數(shù)據(jù)編碼如表2所示，其中，P代表大分類“人口資源”，1為小類“人口”，后面為分級代碼。表中字段名由“表名-首字中文拼音全拼+其余拼音首字母”構(gòu)成，數(shù)字保持不變。

表1 農(nóng)業(yè)資源信息數(shù)據(jù)分類

表2 某地人口調(diào)查數(shù)據(jù)的編碼

2.2 行政代碼添加

由于數(shù)據(jù)服務(wù)層的數(shù)據(jù)表較多，多個數(shù)據(jù)表之前常具有主從關(guān)系，為了避免出錯，使它們保持關(guān)聯(lián)的一致性，在省域系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)表中都增加“行政代碼”字段，作為關(guān)聯(lián)的主鍵，當(dāng)數(shù)據(jù)在錄入和修改時，使各表數(shù)據(jù)始終保持一致性。行政代碼分類采用現(xiàn)有的行政體系劃分方法，用6位數(shù)字表示，例如330122表示桐廬縣。

作為數(shù)據(jù)表的主鍵，不同表中的行政單位名稱常會存在排列順序不一致，行政單位名稱叫法不一致，如“杭州市”“杭州地區(qū)”“杭州”，或者隨著行政地區(qū)區(qū)域的變化，不同年份的行政代碼可能不一樣的問題。為了解決這些問題，建議在多個表之間共享一套代碼地區(qū)對照表。在本研究中，我們采用了Excel中“宏”的方法來實現(xiàn)。下面以W 20101水產(chǎn)品產(chǎn)量為例來說明整個過程。

打開表W 20101，選擇工具→宏→Visual Basic編輯器。選擇文件→導(dǎo)入文件，選擇編寫好的代碼，如圖1所示，選擇2000年的數(shù)據(jù)，代碼如下:

Attribute VB-Name=“模塊1”

Public Function code2000（ByVal str As String）

Select Case str

Case“浙江省”

code2000=“330000”

Case“杭州”

code2000=“330100”

Case“杭州地區(qū)”

code2000=“330100”

Case“杭州市”

code2000=“330100”

Case“余杭”

code2000=“330184”

Case“余杭縣”

code2000=“330184”

Case“余杭市”

code2000=“330184”

……

Case Else

code2000=“”

End Select

End Function

圖1 代碼選擇界面

選中導(dǎo)入的模塊，工具→宏，輸入宏名字，如a2000，點擊創(chuàng)建，再選擇工具→宏→選擇a2000，運行，點擊保存，退出。

返回到表W 20101，使用trim函數(shù)把行政單位名稱前后空格刪除，插入一空列，找到2000年的數(shù)據(jù)，從第一個行政單位“浙江省”開始，在空白單元格中輸入“=code2000（C898）”，其中“C898”為第一個行政單位所在的位置，下拉，直到2000年的數(shù)據(jù)結(jié)束。選中生成的行政地區(qū)代碼，選擇性粘貼為數(shù)值型，其他年份做法相同。

2.3 缺失數(shù)據(jù)、噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)的處理

2.3.1 缺失數(shù)據(jù)處理

對于缺失數(shù)據(jù)，通常由人工填寫，采用默認值、平均值或者同類別平均值填補的方法完成。另有些數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換獲得，例如總?cè)丝跀?shù)可以通過農(nóng)業(yè)人口與非農(nóng)人口求和來完成。對于一些要求更精確的數(shù)據(jù)，則可通過回歸分析、貝葉斯方法或決策樹推斷該記錄特定屬性的最可能取值，這類方法可以最大限度地利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息來推測遺漏數(shù)據(jù)值，因而效果最好。

2.3.2 噪聲數(shù)據(jù)處理

噪聲是指被測變量的隨機錯誤或偏差，包括錯誤的值或偏離期望的孤立點。可以用以下技術(shù)來平滑噪聲數(shù)據(jù)，識別和刪除孤立點。

分箱方法:將存儲的值分布到一些箱中，通過考查“鄰居”來局部平滑存儲數(shù)據(jù)的值。如可以采用暗箱的平均值、中值或箱邊界值進行平滑。

聚類:將類似的值組織成群或“聚類”，落在聚類集合之外的值視為異常數(shù)據(jù)。對于異常數(shù)據(jù)，如果是垃圾數(shù)據(jù)，則予以清除，否則保留作為重要數(shù)據(jù)進行孤立點分析。

回歸方法:利用擬合函數(shù)，如線性回歸、多元回歸等來平滑數(shù)據(jù)、幫助除去噪聲。

人機結(jié)合檢查方法:首先由計算機識別并輸出那些差異程度大于某個閾值的數(shù)據(jù)，然后人工審核這些數(shù)據(jù)，確定孤立點。這種方法比單純的人工檢查要快。

2.3.3 重復(fù)數(shù)據(jù)的處理

通過對行政地區(qū)代碼+年份進行篩選，能夠發(fā)現(xiàn)重復(fù)的記錄，然后進行刪除。

2.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和驗證

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要是為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的可比性，而對數(shù)據(jù)進行的規(guī)格化處理，主要針對計量單位的差異，采用歸一化處理，例如農(nóng)作物播種面積單位用“公頃”，總產(chǎn)量單位用“噸”，單位面積產(chǎn)量單位用“千克”，日照時數(shù)用“小時”等。針對數(shù)據(jù)層級不同可采用數(shù)據(jù)匯總、泛化等方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，例如通過各月降水量可以匯總得到年降水量，通過各月日照時數(shù)可以匯總得到全年日照時數(shù)等。

數(shù)據(jù)驗證階段的任務(wù)是確認數(shù)據(jù)的正確性與有效性，檢查數(shù)據(jù)的邏輯轉(zhuǎn)換是否對數(shù)據(jù)造成扭曲或偏差。根據(jù)不同的需要可供選擇的方法較多，比如可以通過極值來檢查數(shù)據(jù)是否超出范圍，通過求和來檢查合計值是否為各分項之和，還可以利用時間序列的預(yù)測值與實際值的比較來進行檢驗。即以現(xiàn)有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用各個變量自身發(fā)展情況的走勢進行最優(yōu)化模擬，建立相應(yīng)的時間序列模型，對相應(yīng)指標(biāo)進行預(yù)測，得到該指標(biāo)在理論上應(yīng)該達到的數(shù)值，然后與實際數(shù)據(jù)相對比，以此評價實際數(shù)據(jù)與理論值的接近程度。

3 小結(jié)

屬性數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理能有效地提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量。標(biāo)準(zhǔn)化處理的方法多種多樣，筆者從實踐經(jīng)驗出發(fā)，形成了上述的省級農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)資源屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方案，并在多個項目中得到了驗證和應(yīng)用。由于屬性數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性直接影響著農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)的可靠性和可用性，而當(dāng)前統(tǒng)計工作中又存在諸多新的不確定因素和問題，都可能影響屬性數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因此，本文涉及的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法也應(yīng)隨著實踐的發(fā)展不斷充實、完善。

［1］ 陳旭，畢軍芳，仇天月，等.基于共享服務(wù)模式的農(nóng)業(yè)資源管理W ebGIS系統(tǒng)構(gòu)建［J］.中國農(nóng)學(xué)通報，2013，29（11）:115-120.

［2］ 王勝.關(guān)于統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量存在的問題及其對策研究［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟信息，2010（24）:206-208.

［3］ 張新茹.論統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題［J］.科技情報開發(fā)與經(jīng)濟，2005，15（17）:124-125.

（責(zé)任編輯：高 峻）

S 126

A

0528-9017（2015）03-0425-03

10.16178/j.issn.0528-9017.20150344

2014-12-04

浙江省其他廳局項目（2011R28A60C01）

胡為群（1977-），女，助理研究員，碩士，從事農(nóng)業(yè)信息化工作。E-mail:hwq6629@sina.com。

鄭可鋒（1963-），男，研究員，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)信息化工作。

文獻著錄格式:胡為群，祝利莉，葉少挺，等.省級農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方案探討［J］.浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，56（3）: 425-428.