【数据分享】1929-2023年全球站点的逐日降雪深度数据（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标，说到气象数据，最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据！ 之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐日平均气温数据、逐日最高气温数据和逐日最低气温数据（均可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2023年全球气象站点的逐日降雪深度数据！ 原始数据来源于美国国家海洋...
银行数据仓库体系实践（14）--数据应用之内部报表及数据分析
在银行日常经营中，每个部门、分支行随时随地都需要进行数据统计和分析，才能对银行当前业务状况及时了解，以进行后续经营策略、营销活动、风险策略的调整和决策。那在平时进行数据分析时除了各数据应用系统（如各类监管报表系统、财务系统、营销系统等）进行专门的数据加工和操作，主要还有报表和自助分析2种方式来分析数据，支持业务运行。 1、统计报表 统计报表是最常用的数据分析方式，按业务需求...
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐月最高气温数据（Shp\Excel\无需转发）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，其中又以气温指标最为常用！说到气温数据，最详细的气温数据是具体到气象监测站点的气温数据！ 之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐日最高气温数据（可查看之前的文章获悉详情）。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2023年全球气象站点的逐月最高气温数据（当月每日最高气温的月平均值）！ 原始数...
【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均气温数据（Shp\Excel\免费获取）
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等指标，其中又以气温指标最为常用！说到气温数据，最详细的气温数据是具体到气象监测站点的气温数据！本次我们为大家带来的就是具体到气象监测站点的数据——1929-2023年全球气象站点的逐年平均气温数据！ 原始数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下设的国家环境信息中心(NCEI)，原始数据以华氏度为单位，数据格式为csv，缺...
数据分析入门指南：用 Python 开启数据之旅
文章目录 前言发现宝藏为什么选择 Python 进行数据分析？准备工作数据分析基础1. 数据加载2. 数据探索3. 数据清洗4. 数据可视化 探索更多可能性好书推荐总结 前言 为了巩固所学的知识，作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客，方便日后回顾。当然，如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。 （博客的参考源码可以在我主页的资源里找...
使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码
神经网络拥有数百万个可训练参数，长期以来一直被认为是黑匣子。它们可以产生令人惊叹的结果，而我们经常接受输出，但对模型为何做出这样的预测知之甚少。在某些情况下，模型可以学习意想不到的相关性并产生与预期任务无关的“正确”结果。GradCAM是梯度加权类激活映射的缩写，是计算机视觉和神经网络可解释性方面的重大突破。随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络 (CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各个方...
Pandas.DataFrame.groupby() 数据分组(数据透视、分类汇总) 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
有值dropna 其他排序置 相关方法：示例： Pandas.DataFrame.groupby() DataFrame.groupby() 方法用于使用映射器或指定的列，对 DataFrame 进行数据分组，可以实现类似Excel的数据透视、分类汇总的效果。 DataFrame.groupby() 的底层逻辑是： 1、根据指定的规则（由 by 参数指定）分割 DataFrame 为 groupby 对...
基于Python flask框架的招聘数据分析推荐系统，有数据推荐和可视化功能
传统的求职方式往往是通过招聘网站或招聘广告进行搜索，然后逐个查看招聘信息，并进行筛选和比较。这种方式存在着信息过载、效率低下的问题，使得求职者需要花费大量的时间和精力来寻找合适的工作机会。 因此，基于数据分析和推荐算法的招聘系统逐渐受到关注和重视。通过收集、整理和分析大量的招聘数据，可以提供更加精准和个性化的职位推荐，帮助求职者快速找到符合自己要求的工作机会。 同时，通过对招聘市场的数据分析，可以揭示不...
数据分片在分布式 SQL 数据库中的工作原理
分片”数据。在本博客中，我们将了解什么是分片以及如何使用它来扩展数据库。我们还将回顾常见分片架构的优缺点，并探讨如何在YugaByte DB 等基于 SQL 的分布式 RDBMS 中实现分片。 什么是数据分片？ 分片是将大表分解成更小的块（称为分片）的过程，这些块分布在多个服务器上。分片本质上是一个水平数据分区，包含总数据集的子集，因此负责服务整体工作负载的一部分。这个想法是将无法容纳在单个节点上的数据...
【数据分享】我国12.5米分辨率的坡向数据（免费获取）
地形数据，也叫DEM数据，是我们在各项研究中最常使用的数据之一。之前我们分享过源于NASA地球科学数据网站发布的12.5米分辨率DEM地形数据！基于该数据我们处理得到12.5米分辨率的坡度数据、12.5米分辨率的山体阴影数据（均可查看之前的文章获悉详情）！ 本次我们分享的是基于12.5米分辨率的DEM数据处理得到的坡向数据！数据格式为栅格格式（.tif），数据坐标为GCS_WGS_1984。全国范围的数...