刘晨，清数-DAMA数据治理委员会秘书长、御数坊创始人。译著《DAMA数据管理知识体系指南》

内容包括历年沪牌拍卖价格、成交平均价、竞拍人数等

数据整理

主要是对评教数据从原始、解压、梯度分离到分类的一系列处理，其中数据是基于江西财经大学教务系统的部分评教数据，主要运用python3，数据量为113个文本，约4000余条数据，最终将其分为了学生端、非学生端、极短文本三类。源码均可运行，思想较为新颖，欢迎探讨和交流。

建议别下载，直接去我的博客复制源码。这个就是一个用pyaudio实现一个现录现播的小代码，同时带一丁点的音频数据修改，小白所做。没有做回音方面的处理。

简要说明 1-1 行政区划(2018年底) 1-2 国民经济和社会发展主要指标 1-3 国民经济和社会发展主要指标增长速度 1-4 国民经济主要比例关系 1-5 平均每天社会经济活动 1-6 国民经济和社会发展主要指标占全国的比重(2018年) 1-7 按行业分法人单位数 1-8 按机构类型分法人单位数 1-9 按地区分法人单位数 要统计指标解释 第二篇　国民经济核算 要说明 2-1 主要年份地区生产总值 2-2 主要年份地区生产总值指数 2-2 续表 2-3 主要年份地区生产总值构成 2-4 地区生产总值 2-5 1978-2017年支出法计算的地区生产总值 2-6 1978-2017年居民消费水平及指数 2-7 三次产业对经济增长的贡献率及拉动百分点 2-8 三大需求对经济增长的贡献率和拉动百分点 2-9 各市生产总值 2-10 各市生产总值构成 2-11 各市居民消费水平及指数 要统计指标解释 第三篇　人　口 要说明 3-1 主要年份总人口 3-2 主要年份人口出生率、死亡率、自然增长率 3-3 人口年龄结构、抚养比和性别比 3-4 各市人口数和总户数(2018年) 3-5 六次人口普查主要数据 要统计指标解释 第四篇　就业、工资和社会保障 要说明 4-1 就业基本情况 4-2 按三次产业分的年底就业人员数 4-3 按行业分的年底就业人员数 4-4 按登记注册类型和行业分城镇单位就业人员数(2018年底) 4-5 各市年底就业人员数(2018年底) 4-6 各市按行业分城镇单位就业人员数(2018年底) 4-7 各市按行业分私营企业和个体就业人数(2018底) 4-8 各市按行业分城镇私营企业和个体就业人员数(2018年底) 4-9 各市私营企业就业人员数(2018年底) 4-10 各市个体就业人员数(2018年底) 4-11 按登记注册类型和行业分城镇单位就业人员工资总额(2018年) 4-12 各市城镇单位就业人员工资总额和指数(2018年) 4-13 各市按行业分城镇单位就业人员工资总额(2018年) 4-14 按登记注册类型和行业分城镇单位就业人员平均工资(2018年) 4-15 各市按登记注册类型分城镇单位就业人员平均工资(2018年) 4-16 各市按行业分城镇单位就业人员平均工资(2018年) 4-17 各市按行业分城镇私营单位就业人员平均工资(2018年) 4-18 各市城镇登记失业人员及失业率 4-19 主要年份年末离休、退休、退职人员人数 4-20 离休、退休人员数(2018年底) 4-21 各市离休、退休人员数(2018年底) 4-22 离休、退休人员保险福利费用(2018年) 4-23 各市离休、退休保险福利费用(2018年) 4-24 社会保险基金收支及累计结余 4-25 主要年份年末社会保险参保人数 4-26 各市社会保险参保人数(2018年底) 4-27 职工养老保险基本情况 4-28 各市居民基本养老保险情况(2018年) 要统计指标解释 第五篇　固定资产投资 要说明 5-1 1978-2017年全社会固定资产投资总额 5-2 1978-2018年全社会固定资产投资构成 5-3 按产业分固定资产投资总额 5-4 固定资产投资(2018年) 5-5 固定资产投资项目情况(2018年) 5-6 按行业分的固定资产投资增长速度(2018年) 5-7 按行业分的固定资产投资构成(2018年) 5-8 各市固定资产投资增长速度 5-9 各市民间固定资产投资增长速度 5-10 各市房地产开发投资和销售情况(2018年) 5-11 按登记注册类型分的房地产开发投资情况(2018年) 5-12 按登记注册类型分的房地产开发财务情况(2018年) 5-13 房地产开发企业(单位)施工、销售和待售情况(2018年) 5-14 新增生产能力(2018年) 要统计指标解释 第六篇　对外经济和旅游 要说明 6-1 1978-2018年人民币对主要外币年平均汇价(中间价) 6-2 1984-2018年海关进出口情况 6-3 进出口主要分类情况 6-4 按主要国家(地区)分海关进出口商品总值(2018年) 6-5 海关进出口商品分类金额(2018年) 6-6 各市进口总值 6-7 各市出口总值 6-8 各市外商投资企业进口总值 6-9 各市外商投资企业出口总值 6-10 1979-2018年利用外资情况 6-11 按主要国家(地区)分外商直接投资 6-12 按行业分外商直接投资(2018年) 6-13 按方式分外商直接投资 6-14 各市外商直接投资 6-15 境外投资情况 6-16 各市境外投资情况 6-17 按主要国别(地区)分境外投资情况 6-18 1982-2018年对外承包工程和劳务合作情况 6-19 对外承

Origin这个版本安装非常简单，不需要教程，傻瓜式操作，新手也能轻松安装。

在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补充。避免过多地使用组件能够加速数据科学项目。因此，在数据准备步骤中利用流式获取框架或流式分析产品会是一个不错的选择。机器学习和深度学习项目在大多数企业中变得越来越重要。一个完整的项目流程包括数据准备（datapreparation）、构建分析模型

2000-2018年贵州省县域GDP-根据贵州省统计局数据整理.xlsx

京东京豆店铺数据整理版【软件版】.txt