​        气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中.气象数据包括有气温.气压.相对湿度.降水.蒸发.风向风速.日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享. 数据已经打包分享,这里是数据百度云下载链接: 1级目录 文件名 PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT(本站气压) TEM SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT(气温)…

​  数据下载链接:数据下载链接 广西壮族自治区,地处中国南部,北回归线横贯中部,属亚热带季风气候区.南北以贺州--东兰一线为界,此界以北属中亚热带季风气候区,以南属南亚热带季风气候区. 数据范围:全国行政区划-行政村界 数据类型:面状数据,全国各省市县[村庄-边界]乡村界.乡村范围.村界数据 数据属性:标准12位行政区划编码.村名称.所属地区 分辨率:1:2万--1:5万 数据格式:SHP数据(arcgis矢量数据格式) 五级行政区划:村边界数据产品涵盖五级行政区划: (一级行政区)省级行政区…

 数据下载链接:数据下载链接​ 北京是一座有着三千多年历史的古都,在不同的朝代有着不同的称谓,大致算起来有二十多个别称.北京地势西北高.东南低.西部.北部和东北部三面环山,东南部是一片缓缓向渤海倾斜的平原.境内流经的主要河流有:永定河.潮白河.北运河.拒马河等,多由西北部山地发源,穿过崇山峻岭,向东南蜿蜒流经平原地区,最后分别汇入渤海. 数据范围:全国行政区划-行政村界 数据类型:面状数据,全国各省市县[村庄-边界]乡村界.乡村范围.村界数据 数据属性:标准12位行政区划编码.村名称.所属地区…

数据下载链接:百度云下载链接​ 引言 第一性生产力是绿色植物呼吸后所剩下的单位面积单位时间内所固定的能量或所生产的有机物质,即是总第一性生产量减去植物呼吸作用所剩下的能量或有机物质.多种卫星遥感数据反演净初级生产力(NPP)产品是地理遥感生态网平台推出的生态环境类系列数据产品之一. 正文 植物通过光合作用将太阳能固定并转化为植物生物量.单位时间和单位面积上,绿色植物通过光合作用产生的全部有机物同化量,即光合总量,叫总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP);净初…

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 可视化数据 目前我们只是大概了解了数据的类型,以及对数据集进行了划分,下面我们要对数据…

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi…

http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html 2014年11月,本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔(Douglas C.Merill)先生进行了面对面的交流.这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行信用风险管理的基本框架.基于和梅里尔梅里尔先生的交流,本文对ZestFinance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步的解读,希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示. 信息技术的进步驱动了消费者信用…

很难想象没有数据的ERP是什么样子的.然而,实际情况又是如何的呢? 根据AMT的研究,在那些上线不成功或者上线后掉线的案例中,有高达70%的项目都有一个共同的直接原因,那就是在数据上出了问题.有的是在数据还没有准备好,诸多数据不准确.不完整的情况下就仓促上线:有的则是业务没有理顺,出现一数多据的情况,不知道该相信哪个数据:还有的是上线运行后操作人员未及时更新业务数据导致系统内的数据失真等等,虽然数据问题的表现不尽相同,但最终的结果都是一样的,那就是大家忙了数月得到的是一个没有数据的ERP系统.…

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值…

今天进行数据调试时出现“字段太小而不能接受所要添加的数据的数量.试着插入或粘贴较少的数据.”,跟踪发现是在更新数据库的数据时出现的. 打开数据库表格发现出错的数据字段类型被定义为“文本”,也就是数据最大为256个字符,而我用于调试的数据远远大雨256字符,把该字段的数据类型改为“备注”后正常. PS:在配置数据库是一定要为今后调试预留充足的空间,所以在定义数据类型是可以更具字段的使用环境选择好.…