所谓土壤因素则是既包括非生物因素(如土壤温度、湿度、理化性质等)、又包括生物因素(如土壤微生物、动物、植物)的综合因素。人为因素则主要是指人类在生产实践活动中对昆虫所产生的影响。
昆虫生态学研究的内容，按对象的层次可分为：(1)个体生态学(autecology of insects)，是以昆虫个体为对象，研究某种昆虫对环境条件的适应性和可塑性，以及环境因素对其形态、生长发育、繁殖、存活、习性、行为等的影响。(2
3、分析数据 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、
2.MapReduce(分布式计算框架)3.YARN(资源调度器)4.HBASE(分布式数据库)
1、交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。2、
数据处理的目的即把野外观测的电磁信号经过运算转换为能够反映地下电性分布的参数，其中包括在强噪声背景下提取信息、正确有效地估算阻抗以及一维、二维反演解释等。对野外观测资料进行数据编辑、去噪，对实测曲线进行圆滑，
数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。
1、大数据采集技术 大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，
1、数据收集 对于任何的数据剖析来说，首要的就是数据收集，因而大数据剖析软件的第一个技能就是数据收集的技能，该东西能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的收集，
2、文件管理阶段有了专门的数据文件，数据采用统一方式组织，能够满足复杂数据处理的需要。3、数据库系统阶段通过数据模型和数据库系统的组织，数据及其联系被统一考虑到数据库结构中，实现了全局数据库的统一，
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