pandas模块和随堂笔记(1)

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pandas模块和随堂笔记(1)

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一个开源的python类库，用于数据分析、数据处理、数据可视化

高性能、容易使用的数据结构、容易使用的数据分析工具

pandas数据类型

Series是由相同数据类型组成的一维数组。

DataFrame：二维的表格型数据结构，数据帧(DataFrame)是大小可变的数据结构，每列可以是不同的数据类型（整型、字符串、布尔值等）

面板(Panel)可以由不同的数据类型构成的三维数据结构，Panel是DataFrame的容器

Series1数据可变，一维数组，大小不可变，Series是由相同数据类型组成的一维数组。数据可变大小不可变DataFrame2二维数组，大小可变的表格结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的数据类型（整型、字符串、布尔值等）数据可变大小可变Panel3数据可变大小可变的三维数组数据可变大小可变

pandas安装 pip install pandas pip list 一维数据结构：Series对象 print(d1.columns) print(d1.index) Series对象的生成 """ pandas.Series( data, index, dtype, copy) data:数据,可以是序列类型，可以是int index:索引值必须是唯一的，与data的长度相同，默认为np.arange(n) dtype:数据类型 copy:是否复制数据，默认为false 打印左侧为索引，右侧为数据 """ s1 = pd.Series([1,2,3,4]) print(s1) s1 = pd.Series([1,"a",0.5,["张三","李四"]]) print(s1) s1 = pd.Series([1,"a",0.5,["张三","李四"]],index=['a','b','c','d']) s1 = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'],dtype=np.float32) """ copy=True后，数据x不会改变，数据s1会改变 copy=False,数据x会改变，数据s1会改变 """ x=np.array([10,20,30,40]) s1 = pd.Series(x,index=['a','b','c','d'],copy=True) s1['a']=100 print(s1) print(x) x=np.array([10,20,30,40]) s1 = pd.Series(x) s1 = pd.Series(x,index=['a','b','c','d']) print(s1) """ 由于我们的Series有索引有数据，和我们的字典很像，字典是有key和vaule """ x={'a':100,'b':200,'c':300,'d':400} s1 = pd.Series(x) s1 = pd.Series(x,index=['a','b','c','d']) s1 = pd.Series(x,index=['a','c','d','b']) s1 = pd.Series(x,index=['a','b','e','f']) print(s1) 访问Series数据 """ 语法：s1[index] 获取单个数据 """ s1 = pd.Series([1,"a",0.5,["张三","李四"]],index=['a','b','c','d']) print(s1[0]) print(s1['a']) """ 语法： s1[list] 获取索引中的数据 s1[index1:index2] 获取从第一个索引到第二个索引的数据，左开右闭 """ s1 = pd.Series([1,"a",0.5,["张三","李四"]],index=['a','b','c','d']) print(s1[0:4]) print(s1[[0,1,2,3]]) print(s1[['a','b','c']]) print(s1['a':'b']) Series对象的使用

axes返回Series索引列表dtype返回Series的数据类型empty判断Series是否为空，如果为空，则返回Truendim返回基础数据的位数，默认为：1size返回基础数据中的元素个数values将Series作为ndarray返回head()返回前n行tail()返回最后n行

""" axes 返回Series索引列表 dtype 返回Series的数据类型 empty 判断Series是否为空，如果为空，则返回True ndim 返回基础数据的维度数，默认为：1 size 返回基础数据中的元素个数 values 将Series作为ndarray返回 head() 返回前n行 tail() 返回最后n行 """ """ head()返回前n行(观察索引值)。默认数量为5，可以传递自定义数值。 tail()返回最后n行(观察索引值)。默认数量为5，可以传递自定义数值。 """ s1 = pd.Series([1,"a",0.5,["张三","李四"]],index=['a','b','c','d']) """ print(s1.axes) print(s1.dtype) print(s1.empty) print('ndim',s1.ndim) print(s1.size) print('type',type(s1)) print('type',type(s1.values)) """ print('ndim',s1.ndim) ss1 = s1.tail(3) print(ss1) print(type(ss1)) ss = s1.head(3) print(ss) print(type(ss)) 二维数据结构：DataFrame对象创建DataFrame对象 """pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)data 支持多种数据类型，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。index 行标签，如果没有传递索引值，默认值为0,1,2,3,4.......columns 列标签，如果没有传递索引值，默认值为0,1,2,3,4.......dtype 每列的数据类型copy 是否复制数据，默认值为False""" df = pd.DataFrame()print (df) """#只有列索引，没有行索引s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6])s2 = pd.Series([100,200,300,400,500])""" 列的读取 """语法：df[columns] 查询单列df[[columns] ] 查询多列查询出一列和一列都会进行降维DataFrame-----》Series"""x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df) 列的添加 """语法：df[columns] = 数据切记数据要是同类型的数据，"""x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df) """语法：df1[columns]=df1[columns]+df1[columns]"""x = [ {'a':1,'b':2}, {'a':10,'b':20,'c':30}]df1 = pd.DataFrame(x)print(df1) 列的删除 """删除语法del df[columns] 根据下标进行检索删除，没有返回值df.pop(columns) 根据下标进行检索删除，并返回删除的那一列"""df = pd.DataFrame(d)print ("通过传递Series添加一个新列:")df['three']=s3print (df)del df['one']print (df)df_pop = df.pop('two')print("--------------------------")print (df_pop) """a 1b 2c 3d 4"""print (df)""" threea 10.0b 20.0c 30.0d NaN""" 行的读取 """语法：loc[index] 查询一行数据扩展loc[index,columns] 精确到行和列，那就是一个数据查询多行和多列（精确到第几行和第几列）loc[[index1,index2,....],[columns1,columns12,.....]] 查询多行和多列（第几行到第几行,第几列到第几列）不是左开右闭loc[index1:index2,columns1：columns2] 使用布尔索引也可以查询多行多列loc[行_布尔索引,列_布尔索引] """x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df)print(df.loc["row1"])

df.loc方法，根据行、列的标签值查询

df.iloc方法根据行、列的数字位置查询

"""语法：iloc[num_index] 根据索引位置获取行iloc[num_index1:num_index2] 第几行到第几行,左开右闭iloc[[num_index1,num_index2,.....]] 第几行和第几行iloc[num_index,num_columns] #第几行的第几列iloc[num_index,[num_columns1,num_columns2,....]] 第几行，第几列和第几列iloc[num_index,[num_columns1:num_columns2]] 第几行，第几列到第几列,左开右闭"""x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df)print("------------------------")print(df.iloc[2]) """df[num_index1:num_index2] 第几行到第几行左开右闭---切片df[label_index1:label_index2] 第几行到第几行，左开右开"""x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df)print("-----------------------------------------")print(df[0:2])"""----------------------------------------- name agerow1 tom 10row2 jack 20"""print("-----------------------------------------")print(df['row1':'row3'])"""----------------------------------------- name agerow1 tom 10row2 jack 20row3 mike 30""" 行的添加 """在末尾追加一行，返回一个新对象 df.append(other,ignore_index= False,verify_integrity = False, sort = False)other：要附加的数据，DataFrame或者Series等类型ignore_index：如果是True，则不使用索引标签，默认falseverify_integrity：如果是True，在创建于重复项的索引时，引发valueError，默认时falsesort：如果原数据和添加数据的列没有对齐，则对列进行排序，不建议排序"""x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df)print("-----------------------------------------")y = [ ["zs",10], ["ls",20], ["ww",30]]df1 = pd.DataFrame(y,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])df2 = df.append(df1)print(df2)"""----------------------------------------- name agerow1 tom 10row2 jack 20row3 mike 30row1 zs 10row2 ls 20row3 ww 30"""print("-------------ignore_index=True，则不使用索引标签----------------------------")df1 = pd.DataFrame(y,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])df2 = df.append(df1,ignore_index=True)print(df2)"""-------------ignore_index=True，则不使用索引标签---------------------------- name age0 tom 101 jack 202 mike 303 zs 104 ls 205 ww 30"""print("------verify_integrity=True，在创建于重复项的索引时，引发valueError-------")df1 = pd.DataFrame(y,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])df2 = df.append(df1,verify_integrity=True)print(df2) 行的删除 """df1= df.drop(index) #删除某行，返回一个新数据"""x = [ ["tom",10], ["jack",20], ["mike",30]]df = pd.DataFrame(x,columns=['name','age'],index=['row1','row2','row3'])print(df)print("--------------------------")df1= df.drop('row1')print(df1) DataFrame的属性和方法

T转置行和列axes返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员dtypes返回此对象中的数据类型empty如果DataFrame为空，则返回为True，任何轴的长度都为0ndim数组维度大小，默认为2维shape返回表示DataFrame的维度的元组sizeDataFrame中的元素个数values将DataFrame中的实际数据作为NDarray返回head()返回开头n行tail()返回最后n行

s1 =pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack'])s2 = pd.Series([25,26,25,23,30,29,23])s3 = pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])d = {'Name':s1, 'Age':s2, 'Rating':s3} print("-----df.shape返回表示DataFrame的维度的元组。元组(a，b)，其中a表示行数，b表示列数----")df_shape = df.shapeprint(df_shape ) 随堂笔记

“””data:数据，可以是序列类型，可以是intindex:索引值必须是唯一的，与data的长度相同，默认为np.arange(n)dtype:数据类型copy:是否复制数据，默认为False打印左侧为索引，右侧为数据“””import pandas as pdimport numpy as np”’a=np.array([1,2,3,4,5])s1=pd.Series(a,index=[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’],copy=False)print(s1)print(a)

print(“———————“)s1[‘a’]=100print(s1)print(a) #[100 2 3 4 5]”’”’a=[1,2,3,4,5]s1=pd.Series(a)

np01=np.array([1,2,3])s2=pd.Series(np01)”’

“””k:在series中是index“”””’d1={‘zs’:18,’ls’:20}s3=pd.Series(d1)print(s3)print(s3[‘zs’]) #18

a=[18,20]s4=pd.Series(a,index=[‘zs’,’ls’])”’

”’

d1={‘zs’:20,’ls’:30,’ww’:40,’ch’:20,’zl’:30}s1=pd.Series(d1)print(s1[‘zs’]) #使用自定义索引 20print(s1[0]) #使用默认索引 20”’

“””s1[list] 获取索引中的数据s1[index1:index2] 获取从第一个索引到第二个索引的数据，左开右闭数字索引是左开右闭，标签索引是左开右开“”””’print(s1[‘zs’:’ch’]) #左开右开

print(s1[[‘zs’,’ch’,’ww’]])

print(s1[0:3]) #左开右闭

print(s1[[0,3,4]])”’

“””axes 返回Series索引列表dtype 返回Series的数据类型empty 判断Series是否为空，如果为空，则返回Truendim 返回基础数据的维度数，默认为:1size 返回基础数据中的元素个数values 将Series作为ndarray返回head() 返回前n行tail() 返回最后n行“””“””head() 返回前n行(观察索引值)。默认数量为5，可以传递自定义数值tail() 返回最后n行(观察索引值)。默认数量为5，可以传递自定义数值“””

d1={‘zs’:20,’ls’:30,’ww’:40,’ch’:20,’zl’:30}s1=pd.Series(d1)

print(s1.axes) #[Index([‘zs’, ‘ls’, ‘ww’, ‘ch’, ‘zl’], dtype=’object’)] print(s1.dtype) #int64 print(s1.empty) #False print(s1.ndim) #1 print(s1.size) #5 print(s1.values) #[20 30 40 20 30] print(type(s1.values))

“””data 支持多种数据类型，如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrameindex 行标签，如果没有传递索引值，默认值为0,1,2,3,4…

columns 列标签，如果没有传递索引值，默认值为0,1,2,3,4…

dtype 每列的数据类型copy 是否复制数据，默认值为False“”””’np01=np.arange(20).reshape(4,5)df1=pd.DataFrame(np01,index=[‘a’,’b’,’c’,’d’],columns=[‘name’,’age’,’sex’,’hobbit’,’address’],dtype=np.float32)print(df1)”’

数据变成行数据

”’x=[1,2,3,4,5]df2=pd.DataFrame(x)

print(df2)

”’

”’x=[[‘zs’,20],[‘ls’,30],[‘ch’,40]]df3=pd.DataFrame(x,columns=[‘name’,’age’])

print(df3)

”’

“””1.k变成列标签2.没有数据的用NaN“”””’x=[{‘a’:20,’b’:30},{‘a’:100,’b’:200,’c’:400}]df4=pd.DataFrame(x)print(df4)”’

a,b是列索引，一定要设置行索引(index)，否则报错

x={‘馒头’:1,’包子’:1.5,’豆浆’:2,’倔酱面’:17}df1=pd.DataFrame(x,index=[‘价格’])

print(df1)

”’df1=pd.DataFrame(x)print(df1) #ValueError: If using all scalar values, you must pass an index”’x={‘食品’:[‘馒头’,’大米’,’包子’],‘价格’:[1,2,1.5],}df2=pd.DataFrame(x)

print(df2)

s1=pd.Series([‘馒头’,’大米’,’包子’])s2=pd.Series([1,2,1.5])x={‘食品’:s1,‘价格’:s2}df3=pd.DataFrame(x)

print(df3)

“””df[columns_label] 查询单列df[[columns_label]] 查询多列查询出一列会进行降维DataFrame——-> Series查询多列不会进行降维“””s=df3[‘食品’]

print(s) print(type(s))

s2=df3[[‘食品’,’价格’]]

print(s2) print(type(s2))

“””语法:df[columns]=数据切记数据要是同类型的数据

df1[columns]=df1[columns]+df1[columns]“””

s1=pd.Series([‘馒头’,’大米’,’包子’])s2=pd.Series([1,2,1.5])x={‘食品’:s1,‘价格’:s2}df3=pd.DataFrame(x)

print(df3)

a=[‘好吃’,’多’,’馅多’]df3[‘评价’]=a

print(df3) print(“——————————-“)

df3[‘详细评价’]=df3[‘食品’]+df3[‘评价’]

print(df3)

“””del df[columns] 根据下标进行检索删除，没有返回值df.pop(columns) 根据下标进行检索删除，并返回删除的那一列“”””’del df3[‘评价’]print(df3)

a=df3.pop(‘详细评价’)print(‘a’,a) #要删除的那一列数据print(‘df3′,df3) #删除后的数据”’

s1=pd.Series([‘馒头’,’大米’,’包子’,’大盘鸡’,’麻辣烫’,’鱼粉’,’热干面’],index=[‘row1′,’row2′,’row3′,’row4′,’row5′,’row6′,’row7’])s2=pd.Series([1,2,1.5,12,16,10,8],index=[‘row1′,’row2′,’row3′,’row4′,’row5′,’row6′,’row7’])s3=pd.Series([‘Y’,’Y’,’Y’,’Y’,’Y’,’Y’,’Y’],index=[‘row1′,’row2′,’row3′,’row4′,’row5′,’row6′,’row7’])x={‘食品’:s1,‘价格’:s2,‘评价’:s3}df3=pd.DataFrame(x)

print(df3)

“””loc[自定义索引(标签索引)]iloc[默认索引(数字索引)]语法:loc[index] 查询一行数据扩展loc[index,columns] 精确到行和列，那就是一个数据查询多行和多列（精确到第几行和第几列）loc[[index1,index2,…],[columns1,columns12,…]]查询多行和多列（第几行到第几行,第几列到第几列）不是左开右闭loc[index1:index2,columns1:columns2]使用布尔索引也可以查询多行多列loc[行_布尔索引,列_布尔索引]“””

print(df3.loc[‘row1’]) print(df3.loc[‘row4′,’食品’]) #大盘鸡 print(df3.loc[[‘row1′,’row3’],[‘食品’,’价格’]]) print(df3.loc[[‘row1′,’row3′],’食品’]) print(df3.loc[‘row1’,[‘食品’,’价格’]]) print(df3.loc[‘row1′:’row4′,’食品’:’价格’]) print(df3.loc[[‘row1′,’row3′],’食品’:’价格’]) index_bool=[True,False,False,False,False,True,True] col_bool=[True,True,False] print(df3.loc[index_bool,col_bool]) b=df3[‘价格’] > 8 print(df3.loc[b])

“””语法:iloc[num_index] 根据索引位置获取行iloc[num_index1:num_index2] 第几行到第几行,左开右闭iloc[[num_index1,num_index2,…]] 第几行和第几行iloc[num_index,num_columns] #第几行的第几列iloc[num_index,[num_columns1,num_columns2,…]] 第几行，第几列和第几列iloc[num_index,[num_columns1:num_columns2]] 第几行，第几列到第几列,左开右闭iloc[[num_index1,num_index2,…],[num_columns1,num_columns2,…]]iloc[num_index1:num_index2,[num_columns1:num_columns2]]“””

print(df3.iloc[0]) print(df3.iloc[0:4]) print(df3.iloc[[0,3]]) print(df3.iloc[6,0]) #热干面 print(df3.iloc[6,0:2]) print(df3.iloc[6,[0,2]]) print(df3.iloc[[0,2,4],[0,2]])

“””df[num_index1:num_index2] 第几行到第几行左开右闭—切片df[label_index1:label_index2] 第几行到第几行左开右开“””df3[0:4] #第一行到第五行，但是第五行取不到df3[‘row1′:’row4’] #第一行到第四行，第四行能取到

“””df.append(other,ignore_index= False,verify_integrity= False,sort = False)other:要附加的数据，DataFrame或者Series等类型ignore_index:如果是True,则不使用索引标签，默认falseverify_integrity:如果是True,在创建于重复项的索引时，引发valueError,默认是falsesort:如果原数据和添加数据的列没有对齐，则对列进行排序，不建议排序“””s1=pd.Series([‘zs’,’ls’,’ww’],index=[‘row1′,’row2′,’row3’])s2=pd.Series([10,20,30],index=[‘row1′,’row2′,’row3’])x={‘name’:s1,‘age’:s2}df1=pd.DataFrame(x)

s3=pd.Series([‘大黄’,’狗蛋’,’铁蛋’,’富贵’],index=[‘row1′,’row2′,’row3′,’row4’])s4=pd.Series([10,10,10,np.NaN],index=[‘row1′,’row2′,’row3′,’row4’])x1={‘name’:s3,‘age’:s4}df2=pd.DataFrame(x1)

print(df2)

“””

print(df2.head(2)) print(df2.tail(2))

“””name agerow1 大黄 10row2 狗蛋 10name agerow3 铁蛋 10row4 富贵 10“””

print(“—–values–把真正的数据转换成ndarray的形式输出”) print(df2.values) print(type(df2.values))

“””name agerow1 大黄 10.0row2 大黄狗蛋 20.0row3 大黄狗蛋铁蛋 30.0row4 大黄狗蛋铁蛋富贵 NaN“””

print(‘—-prod—-乘积–’) print(df2[‘age’].prod())

“””row1 10.0row2 10.0row3 10.0row4 NaNName: age, dtype: float64“””

print(‘—-max—最大值–’) print(df2.max())

“””row1 0.0row2 0.0row3 0.0row4 NaNName: age, dtype: float64“””

print(‘—median—中位数–’) print(df2.median())

“””age 10.0dtype: float64“””

print(‘—mean—-平均值—’) print(df2.mean())

“””age 10.0dtype: float64“””

print(‘—sum—求和—每一列的和’) print(df2.sum())

“””—sum—求和—每一列的和name 大黄狗蛋铁蛋富贵age 30.0dtype: object“””

”’print(“—————————“)df3=df1.append(df2,verify_integrity=False)print(df3)print(“————append(ignore_index)—————“)df3=df1.append(df2,ignore_index=True)print(df3)”’

“””df1=df.drop(index) #删除某行，返回一个新数据index只能是索引标签(自定义索引)“””df3=df2.drop(‘row4’)

print(df3)

“””describe(percentiles=None,include=None,exclude=None,datetime_is_numeric=False,)

percentiles:设置分位数，默认是[.25,.5,.75],也就是返回 25%，50%，75%数据量时的数字include:计算那些数据类型的统计量object -汇总字符串列number -汇总数字列all -将所有列汇总在一起(不应将其作为列表值传递)exclude:不计算那些数据类型的统计量，参数和上面一样，没有alldatetime_is_numeric:默认值为False。设置为True 可将日期时间数据视为数字“””a=df2.describe(exclude=’number’)

print(a)

Original: https://blog.csdn.net/m0_51945364/article/details/121839860Author: 零零后小白Title: pandas模块和随堂笔记(1)

相关阅读 Title: Palantir Gotham初探

一、产品概述

美国Palantir技术公司是由位于硅谷的Paypal在线支付公司和斯坦福大学计算机专家于2004年创建的。Palantir是一个商品化的情报可视化分析平台，其第一款产品Palantir Gotham是一种支持人工智能的商业化操作系统，最初为国防和情报部门的政府特工建立。十多年来，该平台整合并丰富了大量的近实时数据，使用户能够识别隐藏在数据深处的模式，有助于分析人员和运营用户之间的切换，帮助客户计划和执行现实世界的应对措施，以应对平台内识别的威胁。Palantir Gotham分析平台前端提供了一整套的集成工具，这套工具在语义分析、时间分析、地理空间分析、全文分析方面均做了优化，结合后端勾连的海量数据库，使用户能够识别隐藏在数据集深处的模式。当前，Palantir Gotham平台已广泛应用于美国政府各部门，詹姆斯·马蒂斯（General James N. Mattis）将军曾评价到”Palantir提出了突破性的技术，帮助我们在战区做出更好的决策。现在给了我们所需要的优势。”Palantir Gotham平台以数据集成、搜索发现、知识管理、协作和算法引擎五大支柱为基础，通过结合五大特征，Palantir Gotham创造了一个在其领域内独一无二的产品。”

二、关键技术

数据预处理类技术。包括大规模数据噪声消除技术，多源异构数据统一化模型构建技术通用本体与知识图谱构建技术，数据间关系图构建技术和数据地理空间映射技术。

数据存储类技术。包括内存数据库技术，基于全新体系结构，改进数据缓存、并行操作等，将大量数据主拷贝常驻内存，大数据分析只与实时内存数据拷贝交互。

数据分析类技术。包括大规模图结构分析技术，流数据实时融合处理技术，事件序列分析技术，地理空间分析技术，未知模式发现技术，新旧数据关联关系实时发现技术，行动结果数据增量分析技术，数据分析图形化操作技术，数据统一搜索技术，数据同步与信息一致化技术。

数据可视化类技术。包括事件序列可视化技术，数据地理空间属性可视化技术，数据关系可视化技术，关键数据子集合展示技术。

数据接口类技术。包括人工直觉机器语言编码技术，数据池自然语言查询与反馈技术，分布式协作数据共享技术，多样化分析工具集成技术，。

数据安全保障类技术。包括数据访问控制技术和数据操作跟踪记录技术。

三、地理信息情报应用

地理空间情报

2004年美军对”纸质地图”概念的抛弃标志着世界地理空间情报进入了快速发展时期。地理空间情报以测绘学为基础，对卫星遥感影像和地理空间信息进行分析利用，获取具有空间、时间以及视觉特征的关于人文要素和事件发展的时效性情报产品，为决策者提供高级技术支持和先进手段保障，其以影像情报为主要内容，以基于地理信息的多源情报融合为工作重点。

地理开源情报

开源情报是情报界重要的情报收集类别之一,与人力情报、信号情报、图像情报、技术情报、测量与特征情报共同构成了一个完备的情报收集体系,其显著价值就在于为情报工作提供了数量庞大、内容广泛的情报资料。信息化时代下互联网已经成为开源情报的主要来源之一,但”信息爆炸”同样也造成有效信息含量的降低和信息传播同质化,重要关键信息的淹没也提升了数据处理的复杂性,故单独使用网络开源信息并不能取得良好的效果。网络开源情报与图像情报、信号情报和秘密人力情报都具有良好的融合基础和现实的可操作性,也只有将多源情报融合使用才能最大化发挥出各手段的优势,最终实现信息的增值。

应用——对美”合作信息侦察小队”网络案例

以Palantir公司、BERICO公司和HB Gary公司共同组建”合作信息侦察小队”(CIRC)为例分析探索开展网络情报活动。

网络情报分析工作主要包括以下六个阶段：

数据搜集

通过使用公开来源工具和数据获取能力，同现有数据搜集器和预处理器相结合。

[En]

Combine with existing data collectors and preprocessors through the use of open source tools and data access capabilities.

独特搜集方法有：适应社会媒体环境搜集：传统数据不问断搜集和社会媒体链接以及”人工数字制品”。

[En]

Unique collection methods include: adapting to the social media environment: traditional data collection and social media links as well as “artificial digital products”.

主要信息来源有：LexisNexis、LinkedIn、Facebook、Twitter、其它社会媒体和地址服务、调查中披露的或可获取的其它数据信息、特定的网站、博客和论坛。

数据整合

将所有相关数据整合至一个强大的分析层，加强联系与”人工数字制品”分析。对所有数据进行存储并充分考虑数据的背景信息。通过重要的背景信息和不断充实的数据，分析人员可以更好地确定人、机构和”人工数字制品”之间的关系，从而记录这种关系以进行统计分析。同时还将借助特定的帮助工具对数据进行自动分析。

分析／融合

将通过情报专家小队对已确认的敌人开展迅速、不间断的情报搜索和目标定位行动，以了解敌方情况并对敌人施加影响。强大的分析平台和分析人员相结合，将极大提升对威胁的了解，并为消除威胁提供综合能力。

[En]

Rapid and uninterrupted intelligence search and target targeting operations will be conducted against identified enemies through teams of intelligence experts in order to understand the situation of the enemy and influence the enemy. The combination of powerful analysis platform and analysts will greatly enhance the understanding of threats and provide comprehensive capabilities for threat elimination.

有效利用主分析平台

不断更新分析人员的能力，以快速搜集、发现、协作和实现信息管理。通过使用分析工具并借助帮助工具，分析人员可以构建威胁网络和实体综合图。通过联系分析和社会网络分析(SNA)方法，可以获知哪些组织和个人在一起工作、其目的和计划是什么以及如何最有效地阻止他们。

应用最有效的分析程序和方法

通过验证分析和目标定位方法，搞清所获取的大量数据。根据”发现、定位、完成、使用和分析” (F3EA)的定位程序，制定情报处理程序。针对威胁环境的复杂性和威胁网络的互联性，根据不同的组织和团体，制定综合威胁态势图，开发一系列目标定位程序。并将不定时做出改变，以最大限度降低敌人作战能力及其对我方行动的判断能力。

生产和目标工作

制作详细的简报、报告等，提升态势感知能力并帮助主要领导人进行决策。根据不同问题的特殊属性，定制网络情报产品。

[En]

Produce detailed briefings, reports, etc., improve situational awareness and assist key leaders in decision-making. According to the special attributes of different problems, network intelligence products are customized.

[2]【专题研究第013期】Palantir 大数据能力分析研究

[3]徐晓建, 洪旗. 美国Palantir网络情报可视化分析技术[C]// 中国国防科学技术信息学会理论方法委员会. 中国国防科学技术信息学会理论方法委员会, 2015.

[4]曾令沙, 刘伟, 许振北. 开源地理空间情报的搜集方法[J]. 测绘与空间地理信息, 2020, 43(2):3.

[5]谢琪彬. 开源情报与其他来源情报融合的必要性及可行性分析[J]. 情报杂志, 2021.

[6]吴素彬, 高莹, 闫伟亮. 韩军地理空间情报支援组织机构研究[J]. 火力与指挥控制, 2020, 45(4):5.

Original: https://blog.csdn.net/bmy0000/article/details/121975795Author: Palantir of ChinaTitle: Palantir Gotham初探

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