人文地理学与自然地理学相对，包括社会文化地理学，政治地理学，经济地理学等，是以人地关系的理论为基础，探讨各种人文现象的地理分布、扩散和变化。人文地理学的研究方法主要有区域调查法，社会调查法，文献查阅研究法，地理模型法，空间分析法，现象学方法，时间地理学方法，社会生态学方法。
Ⅱ 大数据分析的概念和方法
一、大数据分析的五个基本方面
1，可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4，语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具
要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1.交易数据(TRANSACTION DATA)
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.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3.移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)
Ⅲ 现代自然地理学 研究方法、内容、对象、热点
你好! 这里分项叙述如下：
1.现代自然地理学的研究方法: 现代自然地理学注重定量分析，并把定量分析和定性分析紧密结合。主要是通过建立综合性实验站和使用遥感技术，观测自然地理系统内的能量和物质的转换形式、动态过程，获取范围广和连续的各种自然地理信息，应用数学方法和电子计算机处理和分析各种信息，通过模拟实验建立系统结构模式和动态变化的数学模式等，深入研究自然地理系统的结构特征，预测变化趋向( 注意运用生态学的观点对自然地理系统进行研究，注重人类对环境作用的后果，并由此而发展了生态地理学、景观生态学等。)。
2.现代自然地理学的内容:其研究内容随着学科的发展越来越广泛，但主要还是研究各自然地理成分的特征、结构、成因、动态和发展规律；研究各自然地理成分之间的相互关系，彼此之间的物质和能量的循环与转化的动态过程；研究自然地理环境的地域分异规律；研究各个区域的部门自然地理和综合自然地理特征，并进行自然条件和自然资源的评价，为区域开发提供科学依据；研究受人类干扰、控制的人为环境的变化特点、发展趋势、存在的问题，寻求合理利用的途径和整治措施。
3.现代自然地理学的研究对象: 是自然地理环境.包括只受到人类间接或轻微影响，而原有自然面貌未发生明显变化的天然环境，和长期受到人类直接影响而使原有自然面貌发生重大变化的人为环境。
4.现代自然地理学的热点: 现代自然地理学不断加强定量分析、生态化和应用研究的同时，还注意吸收其他学科的新成就和研究方法，开始进行地理预测研究，并将更加重视全球环境问题。同时，自然地理学研究与人文地理学研究将越来越紧密的联系在一起。
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Ⅳ 地理信息数字化主要方法
信息来源如果能将你所在州的降雨和你所在县上空的照片联系起来，可以判断出哪块湿地在一年的某些时候会干涸。一个GIS系统就能够进行这样的分析，它能够将不同来源的信息以不同的形式应用。对于源数据的基本要求是确定变量的位置。位置可能由经度，纬度和海拔的 x，y，z坐标来标注，或是由其他地理编码系统比如ZIP码，又或是高速公路英里标志来表示。任何可以定位存放的变量都能被反馈到GIS。一些政府机构和非政府组织生产正在制作能够直接访问GIS的计算机数据库。可以将地图中不同类型的数据格式输入GIS。GIS 系统同时能将不是地图形式的数字信息转换可识别利用的形式。例如，通过分析由遥感生成的数字卫星图像，可以生成一个与地图类似的有关植被覆盖的数字信息层。同样，人口调查或水文表格数据也可在GIS系统中被转换成作为主题信息层的地图形式。资料展现GIS 数据以数字数据的形式表现了现实世界客观对象（公路，土地利用，海拔）。现实世界客观对象可被划分为二个抽象概念：离散对象（如房屋） 和连续的对象领域（如降雨量或海拔）。这二种抽象体在GIS系统中存储数据主要的二种方法为：栅格（网格）和矢量。栅格（网格）数据由存放唯一值存储单元的行和列组成。它与栅格（网格）图像是类似的，除了使用合适的颜色之外，各个单元记录的数值也可能是一个分类组，例如土地使用状况，一个连续的值，或是降雨量，或是当数据不是可用时记录的一个空值。栅格数据集的分辨率取决于地面单位的网格宽度。通常存储单元代表地面的方形区域， 但也可以用来代表其它形状。栅格数据既可以用来代表一块区域，也可以用来表示一个实物，实物被存储为... 矢量数据利用了几何图形例如点，线（一系列点坐标），或是面（形状决定于线）来表现客观对象。例如，在住房细分中以多边形来代表物产边界，以点来精确表示位置。矢量同样可以用来表示具有连续变化性的领域。利用等高线和不规则三角网（TIN）来表示海拔或其他连续变化的值。TIN的记录对于这些连接成一个由三角形构成的不规则网格的点进行评估。三角形所在的面代表地形表面。利用栅格或矢量数据模型来表达现实既有优点也有缺点。栅格数据设置在面内所有的点上都记录同一个值，而矢量格式只在需要的地方存储数据，这就使得前者所需的存储的空间大于后者。对于栅格数据可以很轻易地实现覆盖的操作，而对于矢量数据来说要困难得多。矢量数据可以象在传统地图上的矢量图形一样被显示出来，而栅格数据在以图象显示时显示对象的边界将呈现模糊状。除了以几何向量坐标或是栅格单元位置来表达的空间数据外，另外的非空间数据也可以被存储。在矢量数据中，这些附加数据为客观对象的属性。例如，一个森林资源的多边形可能包含一个标识符值及有关树木种类的信息。在栅格数据中单元值可存储属性信息，但同样可以作为与其他表格中记录相关的标识符。资料撷取数据撷取——向系统内输入数据——它占据了GIS从业者的大部分时间。有多种方法向GIS中输入数据，在其中它以数字格式存储。印在纸或聚酯薄膜地图上的现有数据可以被数字化或扫描来产生数字数据。数字化仪从地图中产生向量数据作为操作符轨迹点、线和多边形的边界。扫描地图可以产生能被进一步处理生成向量数据的光栅数据。测量数据可以从测量器械上的数字数据收集系统中被直接输入到GIS中。从全球定位系统（GPS）——另一种测量工具中得到的位置，也可以被直接输入到GIS中。遥感数据同样在数据收集中发挥着重要作用，并由附在平台上的多个传感器组成。传感器包括摄像机、数字扫描仪和激光雷达，而平台则通常由航空器和卫星构成。现在大部分数字数据来源于图片判读和航空照片。软拷贝工作站用来数字化直接从数字图像的立体象对中得到的特征。这些系统允许数据以二维或三维捕捉，它们的海拔直接从用照相测量法原理的立体象对中测量得到。现今，模拟航空照片先被扫描然后再输入到软拷贝系统，但随着高质量的数字摄像机越来越便宜，这一步也就可被省略了。卫星遥感提供了空间数据的另一个重要来源。这里卫星使用不同的传感器包来被动地测量从主动传感器如雷达发射出去的电磁波频谱或无线电波的部分的反射系数。遥感收集可以进一步处理来标识感兴趣的对象和类例如土地覆盖的光栅数据。除了收集和输入空间数据之外，属性数据也要输入到GIS中。对于向量数据，这包括关于表现在系统中的对象的附加信息。输入数据到GIS中后，通常还要编辑，来消除错误，或进一步处理。对于向量数据必须要“拓扑正确”才能进行一些高级分析。比如说，在公路网中，线必须与交叉点处的结点相连。像反冲或过冲的错误也必须消除。对于扫描的地图，源地图上的污点可能需要从生成的光栅中消除。例如，污物的斑点可能会把两条本不该相连的线连在一起。资料操作GIS可以执行数据重构来把数据转换成不同的格式。例如，GIS可以通过在具有相同分类的所有单元周围生成线，同时决定单元的空间关系，如邻接和包含，来将卫星图像转换成向量结构。
由于数字数据以不同的方法收集和存储，两种数据源可能会不完全兼容。因此GIS必须能够将地理数据从一种结构转换到另一种结构。
投影系统，坐标系统与转换
财产所有权地图与土壤分布图可能以不同的比例尺显示数据。GIS中的地图数据必须能被操作以使其与从其它地图获得的数据对齐或相配合。在数字数据被分析前，它们可能得经过其它一些将它们整合进GIS的处理，比如，投影与坐标变换。地球可以用多种模型来表示，对于地球表面上的任一给定点，各个模型都可能给出一套不同的坐标（如纬度，经度，海拔）。最简单的模型是假定地球是一个理想的球体。随着地球的更多测量逐渐累积，地球的模型也变得越来越复杂，越来越精确。事实上，有些模型应用于地球的不同区域以提供更高的精确度（如北美坐标系统，1983-NAD83-只适合在美国使用，而在欧洲却不适用）。
投影是制作地图的基础部分，它是从地球的一种模型中转换信息的数学方法，它将三维的弯曲表面转换成二维的媒介（比如纸或电脑屏幕）。不同类型的地图要采用不同的投影投影系统，因为每种投影系统有其自身的合适的用途。比如一种可以精确反映大陆形状的投影会歪曲大陆的相对尺寸（翻译的是英文的维基网络）GIS空间分析空间分析能力是GIS的主要功能，也是GIS与计算机制图软件相区别的主要特征。空间分析是从空间物体的空间位置、联系等方面去研究空间事物，以及对空间事物做出定量的描述。一般地讲，它只回答What（是什么？）、Where（在哪里？）、How（怎么样？）等问题，但并不（能）回答Why（为什么？）。空间分析需要复杂的数学工具，其中最主要的是空间统计学、图论、拓扑学、计算几何等[1]，其主要任务是对空间构成进行描述和分析，以达到获取、描述和认知空间数据；理解和解释地理图案的背景过程；空间过程的模拟和预测；调控地理空间上发生的事件等目的。
GIS空间分析的内涵极为丰富，包括空间查询、空间量测、叠置分析、缓冲区分析、网络分析、空间统计分类等多个方面。GIS 空间分析技术方法包括以下两大类：
⑴空间基本分析：基于空间图形数据的分析计算，即基于图的分析。该分析功能与GIS 其他功能模块有紧密联系，技术发展也比较成熟。主要有空间信息量算、缓冲区分析、空间拓扑叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结、空间统计分析等。
⑵空间模拟分析：也称为专业型空间分析。该技术解决应用领域对空间数据处理与输出的特殊要求，空间实体和关系通过专业模型得到简化和抽象，而系统则通过模型进行分析操作。目前GIS 在该领域的研究相对落后，尚未形成一个统一的结构体系。
空间分析技术与许多学科有联系，地理学、经济学、区域科学、大气、 地球物理、水文等专门学科为其提供知识和机理。
除了GIS软件捆绑空间分析模块外，目前也有一些专用的空间分析软件，如GISLIB、SIM、PPA、Fragstats等。
数据建模
将湿地地图与在机场、电视台和学校等不同地方记录的降雨量关联起来是很困难的。然而，GIS能够描述 地表、地下和大气的二维三维特征。
例如，GIS能够将反应降雨量的雨量线迅速制图。
这样的图称为雨量线图。通过有限数量的点的量测可以估计出整个地表的特征，这样的方法已经很成熟。一张二维雨量线图可以和GIS中相同区域的其它图层进行叠加分析。
拓扑建模
在过去的35年，在湿地边上有没有任何加油站或工厂经营过？有没有任何满足在2英里内且高出湿地的条件的这类设施？GIS可以识别并分析这种在数字化空间数据中的这种空间关系。这些拓扑关系允许进行复杂的空间建模和分析。地理实体音的拓扑关系包括连接（什么和什么相连）、包含（什么在什么之中）、还有邻近（两者之间的远近）。
网络建模
如果所有在湿地附近的工厂同时向河中排放化学物质，那么排入湿地的污染物的数量要多久就能达到破坏环境的数量？GIS能模拟出污染物沿线性网络（河流）的扩散的路径。诸如坡度、速度限值、管道直径之类的数值可以纳入这个模型使得模拟得更精确。网络建模通常用于交通规划、水文建模和地下管网建模。地理信息系统工程地理信息系统工程是应用系统原理和方法，针对特定的实际应用目的和要求，统筹设计、优化、建设、评价、维护实用GIS系统的全部过程和步骤的统称。
GIS工程具有一定的广泛性。它是系统原理和方法在GIS工程建设领域内的具体应用。它的基本原理是系统工程，即从系统的观点出发，立足于整体，统筹全局，又将系统分析和系统综合有机地结合起来，采用定量的或定性与定量相结合的方法，提供GIS工程的建设模式。同时，GIS工程在很大程度上是计算机软件系统，它在软件设计和实现上要遵循软件工程的原理，研究软件开发的方法和软件开发工具，争取以较少的代价获取用户满意的软件产品，支持GIS工程。
GIS工程又具有相对的针对性。GIS工程总是面向具体的应用而存在，它伴随着用户的背景、要求、能力、用途等诸多因素而发生变化。这一方法说明GIS具有很强的功用性，另一方面则要求从系统的高度抽象出符合一般GIS工程设计和建设的思路和模式，用以指导各种GIS工程建设。
GIS工程涵盖范围很广，它贯穿工程设计、优化、建设、评价、维护更新等全过程，并综合考虑人的因素、物的因素，使其整体统筹考虑的范畴，做到"物尽其用，人尽其能"，以最小的代价取得最佳的收益。
GIS工程涉及因素众多，概括起来可以分为硬件、软件、数据及人。硬件是构成GIS系统的物理基础；软件形成GIS系统的驱动模型；数据是GIS系统的血液；人则是活跃在GIS工程中的另一个十分重要的因素，人既是系统的提出者，又是系统的设计者、建设者，同时还是系统的使用者、维护者。如果人的作用发挥得好，可以增强系统的功能，增加系统的效益，为系统增值，反之会削弱系统应有的潜能。如果说硬件、软件、数据表现出某种层次关系的话，即软件构筑于硬件之上，数据赖以软件而存在，那么，人的作用就是嵌入在整个GIS工程领域之中。Geographic Information SystemJGIS is an international refereed journal dedicated to the latest advancement of Geographic Information System . The goal of this journal is to keep a record of the state-of-the-art research and promote the research work in these fast moving areas. The journal publishes the highest quality, original papers included but not limited to the fields:
JGIS是一个国际权威期刊，由美国科研出版社编辑。致力于地理信息系统（GIS）的最新进展。这本杂志的目标是要保持一个记录的国家的最先进的研究，并促进在这些快速发展的领域的研究工作。该杂志出版最高质量的，原来的文件，包含以下领域：
地理信息系统
Cartography and Geodesy
Computational Geometry
Computer Vision Applications in GIS
Distributed, Parallel, and GPU Algorithms for GIS
Earth Observation
Environmental Geomatics — GIS, RS and Other Spatial Information Technologies
Geographical Analysis for Urban and Regional Development
Geographic Information Retrieval
GIS and Cloud Computing
GIS and High Performance Computing
Human Computer Interaction and Visualization
Image and Video Understanding
Location-Based Services
Location Privacy, Data Sharing and Security
Performance Evaluation
Photogrammetry
Similarity Searching
Social Networks and Volunteer Geographic
Spatial Analysis and Integration
Spatial and Spatio-Temporal Information Acquisition
Spatial Data Mining and Knowledge Discovery
Spatial Data Quality and Uncertainty
Spatial Data Structures and Algorithms
Spatial Data Warehousing, OLAP, and Decision Support
Spatial Information and Society
Spatial Modeling and Reasoning
Spatial Query Processing and Optimization
Spatial Semantic Web
Spatio-Temporal Data Handling
Spatio-Temporal Sensor Networks
Spatio-Temporal Stream Processing
Spatio-Textual Searching
Standardization and Interoperability for GIS
Storage and Indexing
Systems, Architectures and Middleware for GIS
Traffic Telematics
Transportation
Visual Languages and Querying
Wireless, Web, and Real-Time Applications
编辑本段GIS的发展趋势趋于综合性发展GIS、遥感（RS）和全球定位系统（GPS）3S集成技术的发展在世界各国引起了普遍重视。RS主要侧重于信息获取和动态监测；GIS主要是空间信息的管理、分析；GPS是空间定位、导航。GIS的综合性发展趋势还体现在与OA、Internet、多媒体、虚拟现实等技术的集成。开放式GISGIS数据共享和交互式操作促进GIS社会化发展。开放式GIS协会（OGC）打破当前GIS业各地区、各单位、各企业各自为营的局面，促进GIS社会化发展。产业化发展GIS产业对象主要包括：硬件、软件、数据采集与数据转换、电子数据、遥感信息获取与处理、系统开发与集成、咨询与技术服务。向组件式发展采用面向对象技术开发组件式GIS是GIS软件发展的必然趋势，GIS软件的可配置性、可扩展性和开放性将更强，进行二次开发将更方便。WEB GISWebGIS是Internet技术应用于GIS开发的产物。是一个交互式的、分布式的、动态的地理信息系统，是由多个主机、多个数据库的无线终端，并由客户机与服务器（HTTP服务器及应用服务器）相连所组成的。GIS通过WWW功能得以扩展，真正成为了一种大众使用的工具。从WWW的任意一个节点，Internet用户可以浏览WebGIS站点中的空间数据、制作专题图，以及进行各种空间检索和空间分析，从而使GIS进入千家万户。
编辑本段地理信息系统空间分析的发展趋势GIS 技术的应用极大地促进了空间分析的需求和应用。GIS 应用的最高目标是空间决策支持，而空间决策支持的核心必然是空间分析。因此，基于GIS 的空间分析的发展方向为：由空间分析向时空分析领域拓展万事万物均处在一定的时空坐标系中，时间、空间和属性是地理实体的3 个基本特征，时空（Spatio-temporal）分析是指用于描绘随时间动态变化的空间物体和空间现象特征的一系列技术，其分析结果依赖于事件的时空分布。时空数据库模型的研究起步于20 世纪90 年代，由于时空数据库的复杂性，对它的研究目前仍处于理论阶段，尚无成熟的商品化软件平台问世，故建立在其上的时空分析进展缓慢。随着近期计算机技术和GIS 的飞速发展，作为客观现实世界抽象和表示的时空数据模型日渐成为人们关注的热点课题。时空分析的有效模型基于GIS 的空间分析和CI 的融合，将该领域拓展到计算科学、统计学、数学、物理学、神经系统科学、认知学、电子工程、计算地理学等领域，使得GIS 可以将这些学科的最新成果应用于空间决策支持。另外，CI 技术之间的相互结合更加拓展了空间分析的应用领域，如模糊逻辑与模糊神经网络相结合的模糊神经网络，神经网络与遗传算法和免疫算法相结合探询网络结构和权重优化等。将CI 技术与SDA 相结合，在GIS 环境下建立时空一体化的时空过程模拟分析引擎已成为SDA 的一项重要内容。与时空分析模型高度融合由于需求和描述对象的多样化，建模时需要考虑各种不同情况，集成多个动态模型，建立基于GIS 的统一时空分析构架（图1）。例如，对空间地理事件的对比和评价可以用传统的AHP 方法结合神经网络模型来综合评价；对空间地理事件的发展趋势如城市面积的发展演变可以通过事件驱动的仿真形式结合细胞自动机模型来描述；一些基于输入一输出的事件，例如时空经济分析等可以采用“黑箱”方法（如Neural Networks 模型）或基于CI 的混合方法等。同时，将对不同领域适用的空间分析模型组织整合到一个统一框架中，结合专家经验和先验知识，进行有效的组织、调度和通讯，使其从环境接受感知信息，进行协同工作，执行各种智能决策行为，这也正是目前智能体（agent）所要研究和解决的问题，最终目标是使G1S与时空分析模型成为高度融合的时空决策集成平台。
编辑本段特点GIS的操作对象是空间数据空间数据包括地理数据、属性数据、几何数据、时间数据。GIS对空间数据的管理与操作，是GIS区别于其它信息系统的根本标志，也是技术难点之一。GIS的技术优势在于它的空间分析能力GIS独特的地理空间分析能力、快速的空间定位搜索和复杂的查询功能、强大的图形处理和表达、空间模拟和空间决策支持等，可产生常规方法难以获得的重要信息，这是GIS的重要贡献。GIS与地理学、测绘学联系紧密地理学是GIS的理论依托，为GIS提供有关空间分析的基本观点和方法。测绘学为GIS提供各种定位数据，其理论和算法可直接用于空间数据的变换和处理。
Ⅳ 人文地理学分析方法有哪些
一、人文地理学研究的调查研究方法
地理社会调查
科技文献资料
地理调查和信息获取的新技术与新方法
区域地理方法：描述、比较和归纳
二、人文地理学研究的空间模型方法
（一）人文地理学研究的主要数学模型
统计分析模型规划与管理模型系统分析模型
（二）数学方法在人文地理学中的应用
分布型分析相互关系分析类型研究 网络分析 趋势面分析 空间相互作用分析 系统仿真研究 过程模拟与预测研究 空间扩散研究 空间行为研究 地理系统优化调控研究
三、人文地理学研究的社会学方法
（一）人文地理学中的现象学方法
（二）时间地理学方法
（三）人文地理学研究的社会生态方法
四、人文地理学研究的系统分析方法
系统分析是对系统要素的性质、功能、相互关系进行分析，对系统的各种不确定因素、系统的组织、结构、状态和可能的变化，通过综合处理，建立模型，反复验证，以作出判断，并提出抉择方案。
Ⅵ 大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些
PEST分析法
PEST分析理论主要用于行业分析。PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
2.逻辑树分析法
逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析。逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。
（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
新手的话，可以考虑上面两点。