可在Geoda, arcGIS等软件上使用。数据年份为2015年。为芝加哥shp等文件。
2023-02-23 22:17:30 539KB shp文档
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芝加哥犯罪 用于对的进行时间序列分析的处理脚本。 跑步 克隆这个 repo 并安装依赖项 git clone https://github.com/morganherlocker/chicago-crime.git cd chicago-crime npm install 下载数据(注意:数据很多,所以这需要一段时间) curl https://data.cityofchicago.org/api/views/ijzp-q8t2/rows.json?accessType=DOWNLOAD -o crime.json 在 1/2mi 网格上聚合,每月计数和总计 node index.js
2023-02-08 18:06:12 3KB JavaScript
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芝加哥合成暴雨过程线是Keifer和Chu提出的一种合成雨量过程线。这种雨型也就是常说的芝加哥雨型。他们推荐用均匀降雨相同平均强度的暴雨生成雨量过程线,并且在所选择的时间内造峰,造峰之前的湿度条件与产生最大径流强度有关。雨量过程线的形状对任何暴雨历时的降雨均适用,只是平均强度不同。
2022-08-15 09:01:40 239KB 芝加哥雨型
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数据记录了美国芝加哥市从2001年至2016年6000000笔犯罪记录,包括时间、地点、区域、案件描述、社区、经纬度坐标等。
2022-06-06 11:19:30 479.48MB 美国社会数据 犯罪统计 Kaggle
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美国通识教育改革与发展:基于芝加哥大学的案例研究.docx
2022-06-01 13:00:55 19KB 互联网
总览 使用AWS EMR,Spark,PySpark,Zeppelin和Airbnb的Superset分析芝加哥市区出租车行程数据集 芝加哥市出租车旅行数据集 步骤1:数据整形/合并 分析原始数据 执行基本转换 重命名列 数据类型变更 添加新列 筛选行 筛选栏 执行基本数据处理并将Spark DataFrame保存为Parquet格式。 以下是所有转换后的Spark DataFrame模式。 root | -- TripID: string (nullable = true) | -- TaxiID: string (nullable = true) | -- TripStartTS:
2022-05-11 09:08:15 941KB spark superset data-visualization pyspark
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Github上芝加哥街道Json数据
2022-04-15 18:41:27 149.27MB Github 芝加哥 json
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芝加哥合成暴雨过程线是Keifer和Chu提出的一种合成雨量过程线。这种雨型也就是常说的芝加哥雨型。他们推荐用均匀降雨相同平均强度的暴雨生成雨量过程线,并且在所选择的时间内造峰,造峰之前的湿度条件与产生最大径流强度有关。雨量过程线的形状对任何暴雨历时的降雨均适用,只是平均强度不同。 芝加哥雨型对一个地区降雨的研究有很重要的意义。芝加哥雨型生成器就是生成芝加哥雨型曲线的软件工具。 收费的,不过做的很精致,和作者聊聊说不定可以免费哦
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芝加哥Divvy共享自行车骑行数据(2013年2018) 希望对大家的建模以及数据分析能够提供极大的帮助。
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数据记录了美国芝加哥市从2001年至2016年6000000笔犯罪记录,包括时间、地点、区域、案件描述、社区、经纬度坐标等。
2021-11-06 20:16:00 479.48MB 美国社会数据 犯罪统计 Kaggle
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