## 一、项目背景 本项目所用数据集包含了一个家庭6个月的用电数据，收集于2007年1月至2007年6月。这些数据包括有功功率、无功功率、电压、电流强度、分项计量1（厨房）、分项计量2（洗衣房）和分项计量3（电热水器和空调）等信息。 ## 二、数据说明 该数据集共收集了一个月内的`260640条`数据，共`9个`字段。 本项目通过分析家庭用电数据，运用时序分析的方法，旨在深入理解和预测家庭电力消费模式。项目所用数据集涵盖了2007年1月至2007年6月期间一个家庭的电力消耗情况，为研究者提供了长达六个月的详细电力使用记录。这一时间跨度覆盖了不同季节，为季节性电力消费模式的分析提供了丰富信息。数据集包含了有功功率、无功功率、电压、电流强度等多个维度的信息，这些数据对于分析家庭电力使用的特点和模式至关重要。 项目从一个家庭的电力消费出发，但其成果对于更大范围的家庭乃至整个社区的电力需求预测同样具有参考价值。通过对有功功率和无功功率的分析，可以了解家庭在电力系统中所消耗的真实能量和视在能量。电压和电流强度的记录有助于分析家庭电网的稳定性和安全性问题。而分项计量数据，包括厨房、洗衣房以及电热水器和空调的用电情况，使得对家庭内部不同电力消费部分的分析成为可能，这对于优化家庭用电效率和制定节能策略具有实际意义。 在分析方法上，项目采用了时序分析技术。时序分析是指对按照时间顺序排列的数据进行统计分析的方法，这类方法在处理时间序列数据时特别有效。通过时序分析，研究人员可以识别数据中的趋势、季节性模式、周期性规律等，这些对于预测未来的电力需求、调整电力供应策略具有重要意义。 本项目的分析过程可能涉及到了多种数据分析技术。首先是数据预处理，包括数据清洗、数据归一化等，以确保分析的准确性。接下来可能是时间序列的平稳性检验，非平稳时间序列通常需要通过差分等方法转换为平稳序列。在此基础上，应用各种时序模型，如ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测模型（STL），以及利用机器学习算法来提高预测精度。项目中可能还包括了特征工程，通过创建新特征或变换现有特征来增强模型的预测能力。 该项目还可能涉及到一些编程和软件工具的使用，尤其是Python编程语言。Python在数据分析领域广泛应用，支持多种数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，这些工具对于数据处理和可视化提供了极大的便利。此外，Python的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow或Keras，可能也被用于构建预测模型。 本项目不仅为家庭电力消费研究提供了详细的案例分析，而且在数据处理、时序分析以及预测模型构建方面，提供了宝贵的经验和参考。对于电力公司、政策制定者以及希望提高能源效率的家庭，本项目的研究成果具有较高的应用价值。

基于FPGA的DDS原理信号发生器设计：利用Quartus II 9.1与Verilog HDL实现频率幅度可调的正弦波、方波、锯齿波及三角波生成器，包含代码与原理图。,基于FPGA的DDS原理信号发生器设计 quartusII 9.1平台 Verilog HDL语言编程 可产生正弦波、方波、锯齿波以及三角波 频率幅度可调节 代码+原理图 ,基于FPGA的DDS原理信号发生器设计; Quartus II 9.1平台; Verilog HDL语言编程; 产生多种波形（正弦波、方波、锯齿波、三角波）; 频率幅度可调节; 代码与原理图。,"基于FPGA的信号发生器设计：Verilog HDL编程的DDS原理验证"

## 一、项目背景 本期我们通过分析某医院半年内的药品销售数据，看看医院那些药物购买者较多，那些天购药者较多等等，希望对小伙伴们有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以在评论区留言。 ## 二、数据说明 该数据共`6578条`数据，共`7个`字段。分别是：`购药时间`、`社保卡号`、`商品编码`、`商品名称`、`销售数量`、`应收金额`、`实收金额`。 数据分析在现代医疗管理中具有至关重要的作用。通过分析医院的药品销量数据，可以对医院的药品销售情况有一个全面的了解，包括哪些药物最受欢迎、在哪些时间段内购药者最多等信息。这些分析结果对于医院药品库存管理、药品采购计划以及患者用药指导等方面都具有重要价值。 本项目以某医院半年内的药品销售数据为分析对象，通过对购药时间、社保卡号、商品编码、商品名称、销售数量、应收金额和实收金额等多个维度的数据分析，揭示了药品销售的模式和规律。数据集包含了6578条记录，涉及7个字段，为分析提供了充分的基础信息。 购药时间字段可以用来分析药品销售的时间分布，比如工作日和节假日的销售差异、一天内不同时间段的用药高峰等。社保卡号能够反映患者的医疗消费习惯，通过对其分析可以了解哪些患者群体对药品需求较大。商品编码和商品名称是药品识别的关键信息，通过这两个字段可以分析不同药品的销售情况，识别出热销药品。销售数量、应收金额和实收金额则直接反映了药品的销售规模和医院的收入情况，是评估医院经济效益的重要指标。 在进行数据分析时，可以采用多种工具和技术，如Python编程语言。Python在数据分析领域具有广泛应用，其强大的库生态系统，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，提供了数据处理、统计分析和数据可视化所需的各种工具。通过编写Python脚本，可以高效地进行数据清洗、数据探索和结果可视化等任务。 此外，数据分析的结果对于医院的决策支持系统也有着重要的作用。数据分析不仅可以帮助医院管理者优化药品库存，减少库存积压，还可以为患者的用药安全提供参考。例如，通过分析药品销售数据，医院可以了解到某些药品的销售趋势，及时调整采购策略，确保药品供应的及时性和充足性。 通过可视化手段展示数据分析结果，可以更加直观地理解数据，更容易发现数据背后隐藏的模式。在这个项目中，将通过各种图表，如条形图、折线图、饼图等，直观地展示药品销售的时间分布、药品种类分布、销售额分布等信息，使分析结果更加易于理解。 该分析项目的应用场景不仅限于医院内部，还可以扩展到医疗保险机构、药品生产商、医疗政策制定者等多个层面。医疗保险机构可以通过分析医院的药品销售数据，监控医疗保险资金的使用情况，合理制定医疗保险政策。药品生产商则可以通过这些数据了解市场需求，指导其生产和市场策略。政策制定者可以通过分析药品销售数据，了解医疗需求的变化趋势，为制定公共医疗政策提供依据。 通过对医院药品销售数据的分析，可以为医院管理提供数据支持，为患者提供更加科学的用药指导，为医疗行业的各利益相关者提供决策支持，最终提升医疗服务质量，提高医疗资源的利用效率。

## 一、项目背景 共交通工具的“最后一公里”是城市居民出行采用公共交通出行的主要障碍，也是建设绿色城市、低碳城市过程中面临的主要挑战。 共享单车（自行车）企业通过在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供服务，完成交通行业最后一块“拼图”，带动居民使用其他公共交通工具的热情，也与其他公共交通方式产生协同效应。 共享单车是一种分时租赁模式，也是一种新型绿色环保共享经济。自2014年ofo首次提出共享单车概念，至今已陆续产生了25个共享单车品牌，与传统的有桩借还自行车相比，无桩的共享单车自由度更高，广受用户好评。 本次分析拟取2016年8月某共享单车在北京地区的车辆订单数据，从时间、空间、频次三个维度进行分析，对该品牌共享单车的发展方向提出改善性意见。 ## 二、数据说明 该数据共超过`10w`行数据，共`14个`字段。

这份电影相关的数据集主要包括了影片地域分布、电影票房以及每日电影票房等多个方面的指标，涵盖了大量与电影票房相关的数据信息。具体包括了每日电影票房数据的变化、影片地域分布情况、热门电影票房数据等40+个指标。 这份数据集可以用于多方面的分析和应用： 1. **电影市场趋势分析**：可以通过分析每日电影票房数据的变化，来了解电影市场的整体趋势，包括票房变化、观众人次变化等，以及各种票房环比、场次环比、人次环比等指标，从而洞察电影市场的发展趋势。 2. **影片地域分布分析**：可以通过影片地域分布数据，了解不同城市区域对于各个电影的票房表现，以及黄金场、上午场、下午场等不同场次的票房表现，从而针对不同地域推出更有针对性的营销策略。 3. **热门电影票房分析**：可以通过热门电影票房数据，了解当前热门电影的票房表现，并进行票房占比、排名等方面的分析，有利于影院管理者进行放映计划的调整和票价制定。 通过对这些数据进行深入分析，可以帮助影视行业从业者了解市场需求、观众偏好，优化排片方案、票价制定等经营策略

随着共享单车在全球范围内的普及，城市交通出行模式发生了巨大变化。伦敦作为国际化大都市，交通拥堵问题日益严重，共享单车作为一种绿色、环保、便捷的出行方式，逐渐成为解决交通问题的重要组成部分，然而，要实现共享单车系统的高效运营，必须深入了解用户的使用习惯和需求。本项目对伦敦共享单车数据进行了全面分析，涵盖了数据清洗、特征工程（构建新特征）、骑行高峰期分析、站点流量分析，以及通过聚类分析将800个站点划分为5类，并对每一类站点提出建议，最后通过方差分析探讨了影响共享单车流量的因素，通过这些步骤，可以识别高频使用的时间段和站点，为运营商提供优化调度和资源分配的科学依据。

以某文献中13节点电力系统为算例，参数和网络拓扑已知，利用牛拉法计算稳态潮流

《单片机C语言程序设计实训100例——基于8051+Proteus仿真》（包含代码）

特别详细，而且里面的操作教程是傻瓜文件，每一段在做什么都有解释，输出结果图片很详细，需要自己手动改的窗口期教程里也有详细讲，没基础也能直接上手!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 我自己试过很好用!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

尚硅谷springBoot整合篇（包含代码 ）清晰描述 讲解对新学习的成员很有用处