标题 "Community-Data:北京、上海、深圳、广州各城市小区数据" 提供了一个关于城市社区数据集的信息，这个数据集包含的是四个中国一线城市——北京、上海、深圳和广州的小区详细信息。这类数据通常对研究城市规划、房地产市场、人口分布、社会经济状况等领域非常有价值。
描述中提到的 "在线访问地址：" 暗示了这个数据集是可以通过互联网获取的，可能是一个公开的数据仓库或者网站，方便研究人员、政策制定者和公众进行数据分析和探索。这样的开放数据源有助于推动透明度和数据驱动的决策。
由于没有具体的标签信息，我们无法得知数据集的具体字段和分类，但根据标题，我们可以推测数据可能包括以下关键信息：
1. **小区名称**：每个小区的唯一标识。
2. **城市**：小区所在的四个城市之一（北京、上海、深圳、广州）。
3. **区县**：小区在所在城市的行政区域。
4. **地理位置**：经纬度坐标，用于地理定位。
5. **建筑面积**：小区总建筑面积，可能包括住宅、商业和其他设施。
6. **户数**：小区内的住宅单元数量。
7. **人口**：居住在小区内的居民人数。
8. **平均房价**或**价格范围**：小区内房屋的平均售价或租金水平。
9. **配套设施**：如学校、医院、公园、购物中心等周边设施的存在和距离。
10. **交通情况**：公共交通线路、地铁站、公交站等信息。
11. **建成年份**：小区的建设年代。
12. **开发商**和**物业管理公司**：负责小区建设和管理的公司。
13. **户型**：小区内不同类型的住宅单元（如一室、两室、三室等）的数量。
这些数据可以被用于多个分析目的，例如：
1. **房地产市场分析**：通过比较不同城市或同一城市不同区域的房价、户数和人口，可以评估房地产市场的健康状况和投资潜力。
2. **城市规划**：了解人口密度和配套设施分布，有助于规划新的住宅区、公共设施和交通网络。
3. **社会研究**：分析小区的人口结构、收入水平，可以揭示城市的社会经济特征。
4. **商业选址**：企业可以根据小区的人口、消费能力和交通便利性来决定开店位置。
5. **政策制定**：政府可以依据这些数据调整住房政策，优化公共服务布局，改善居民生活质量。
由于文件名为 "Community-Data-master"，这可能是一个包含主数据文件和其他相关资源（如文档、代码或示例分析）的项目目录。若要深入探究这些数据，需要下载并解压文件，查看数据格式（可能是CSV、JSON或其他结构化格式），并利用数据分析工具（如Python的Pandas库、Excel或SQL）进行处理和分析。
2024-07-02 11:08:52
2.56MB
1
数据集齐全（60k+数据）
所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列）
代码+数据集+报告一条龙服务。
内容说明：
数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。
难度不低于课程实践
2024-07-02 10:43:28
17.94MB
可以将莱卡gis原始观测数据输出为3种格式的外业记录手谱，就是将gis数据输出3种格式的报表
2024-07-02 09:51:46
268KB
大数据开发是指利用一系列技术和工具对大规模数据集进行收集、存储、处理、分析和可视化，以提取有价值的信息，支持业务决策、产品优化、市场洞察、风险评估等应用场景。以下是大数据开发的关键组成部分和相关流程：
### **大数据开发工作内容与职责**
1. **数据采集与存储**：
- 设计并实施数据采集策略，从各种源头（如传感器、日志文件、API、社交媒体、数据库等）获取数据。
- 选择和配置合适的数据存储系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖（如Hadoop HDFS）、云存储服务等，以高效、安全地存储海量数据。
2. **数据清洗与预处理**：
- 对采集到的数据进行质量检查，识别并处理缺失值、异常值、重复数据等质量问题。
- 进行数据转换，如标准化、归一化、编码等，以适应后续分析和建模的需求。
- 使用ETL（Extract, Transform, Load）工具或编写脚本进行数据清洗和整合，准备可供分析的数据集。
3. **数据建模与分析**：
- 根据业务需求，选择合适的统计分析、数据挖掘或机器学习算法对数据进行深度分析。
2024-07-01 20:57:06
351KB
1
"大数据开发基础知识点"
大数据开发基础知识点是指在大数据开发过程中使用到的各种技术和概念。这些技术和概念构成了大数据开发的基础，涵盖了数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面。
1. HDFS的HA是指高可用性（High Availability），即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行。
2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
3. Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类SQL的查询语言，用于数据分析和报表生成。
4. Sqoop是一种数据ETL工具，用于在关系型数据库、数据仓库等多种数据源与Hadoop存储系统之间进行高效批量数据传输。
5. Spark是一种基于内存的分布式计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
6. 在大数据中，常见的数据类型有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
7. 大数据是指数量级别为PB（Petabyte）及以上的数据集合。
8. HDFS的核心组件是NameNode和DataNode。
9. 集群的各节点会被分配到不同的机架上，以方便管理和提高集群的容错性。
10. HDFS的数据块大小默认为128MB。
11. NameNode上存储的元数据信息不包括HDFS文件的真实数据。
12. DataNode通过发送心跳将block信息报告给NameNode。
13. 客户端、NameNode节点和DataNode节点之间的通信都是基于RPC（Remote Procedure Call）的。
14. 在大数据处理过程中，磁盘读写通常是集群的主要瓶颈。
15. 虚拟机有三种网络连接模式。
16. 执行hostname命令，可以查看CentOS系统当前的主机名。
17. 在ZooKeeper集群中，不属于角色的选项是NameNode。
18. 通过ZooKeeper管理两个或多个NameNode时，一个NameNode须为active状态。
19. 一般可以通过验证校验和的方式来检查数据的完整性。
20. Hadoop主要采用的序列化格式是Writable。
21. 在Hadoop常用的文件压缩格式中，支持切分的是bzip2。
22. 不属于Writable集合类的是SortedMapWritable。
23. 序列化和反序列化之间有必然联系，序列化是将对象转化为便于传输的格式，而反序列化是把字节序列恢复为对象的过程。
24. MapReduce充分体现了“分而治之”的思想，即把一个复杂的任务拆分成小的任务并行处理，从而提高了任务的处理速度。
25. 对于某些简单的数据处理任务，只需要执行Map任务就够了。
这些知识点涵盖了大数据开发的基础概念和技术，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，为大数据开发提供了坚实的基础。
2024-07-01 20:51:11
221KB
1