将具有连续比例的krig图更改为离散

，可以通过以下步骤实现：

1. 离散化数据：将连续比例的krig图数据进行离散化处理，将连续的数值转换为离散的类别或区间。可以使用分箱（binning）等技术将数据分成多个离散的区间。
2. 数据转换：根据离散化后的数据，对原始数据进行转换。可以使用独热编码（one-hot encoding）等技术将离散的类别转换为二进制向量表示。
3. 可视化展示：使用离散化后的数据进行可视化展示。可以使用柱状图、饼图等方式展示离散化后的数据分布情况。
4. 分析和应用：根据离散化后的数据进行分析和应用。可以使用分类算法、关联规则挖掘等技术对离散化后的数据进行分析和挖掘，以发现数据之间的关系和规律。

离散化krig图的优势在于可以将连续的数据转换为离散的类别或区间，更适合进行分类和分析。离散化后的数据可以更好地适应一些机器学习算法和数据挖掘技术的需求。

离散化krig图的应用场景包括但不限于：

1. 地质勘探：离散化krig图可以用于地质勘探中的矿产资源评估、地下水资源管理等领域，通过离散化后的数据分析和预测，提供决策支持。
2. 环境监测：离散化krig图可以用于环境监测中的空气质量评估、水质监测等领域，通过离散化后的数据分析和预测，提供环境保护和治理的建议。
3. 金融风控：离散化krig图可以用于金融风控中的信用评估、欺诈检测等领域，通过离散化后的数据分析和预测，提供风险控制和预警。

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1. 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）
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请注意，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，实际选择使用哪些产品应根据具体需求和情况进行评估和决策。