dem数据建模用什么软件？

DEM是在日常应用中经常用到的数据，做填挖方分析、三维场景展示、影像图的正射校正、水文分析等等。由于项目或者工程我们需要买一些DEM，其中*.dem是最常见到的DEM的格式，*.dem有两种格式，NSDTF和USGS。

如果是USGS格式的DEM，就很好办了。通过ArcGIS可以直接读取。USGS－DEM(USGS是美国地质调查局(U．S．Geological Survey)的英文缩写，是一种公开格式的DEM数据格式标准，使用范围较广格式的。在ArcGIS中的ArcToolBox中的“转换工具”---“转到栅格”----“DEM转到栅格”工具直接将USGS格式的DEM转为栅格DEM。

数据建模是什么？

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程·（实体一般是表）。

有哪些简单易学，容易上手的3D建模软件？

Solid works是一款目前非常主流的机械三维设计软件，可以用来将设计者的思想以三维的方式非常直观地在软件中表达出来，并且可以转换为生产图纸，将思想变成现实产品。

• Solid works最历害之处是因为它是基于 Windows开发的三维实体设计软件，该软件以参数化特征造型为基础，具有功能强大、易学易用等特点，特别适合初学者使用，因为对于初学者来说，这个软件是最容易入门的。
• Solid works软件的界面非常友好，类似于Win系统的界面，所以比较让人容易接受，因此学习过程没有任何阻障。
• 综上所述，在众多的三维机械设计软件中，Solid works应该是最容易学的了，但是最好有机械制图基础，如果有一定的CAD基础那学起来会更加顺畅一些，因为很多制图的理念是相同的，如果能做到举一反三，灵活运用那么一周左右就可以入门，入门后可以进行一般零件的建模了，基本可以满足工作上的需求了，具体要看个人的领悟能力。

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统计建模和机器学习建模，有什么区别？

统计建模和机器学习建模都可以用于数据分析、数据挖掘，不同的是统计建模基于传统的统计学方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，偏重于对于已知现象或者数据的描述，而机器学习建模虽然也基于统计学，但是更偏重于对于未知现象或者数据的预测，对于数据量大小有一定要求。

统计建模

统计建模是指以统计学知识进行建模，常用的统计学知识有：参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等，具体如下图所示。

机器学习建模

机器学习建模指以机器学习算法进行建模，常用的机器学习算法有：K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机森林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和R。具体如下图所示。

数学基础

不论是统计建模，还是机器学习建模，都需要有良好的数学基础，主要就是微积分、线性代数、概率论这三块。

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