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2020年6月14日至7月19日期间李子柒螺蛳粉销量数据.xls

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简介:
这份Excel文件记录了2020年6月14日至7月19日期间李子柒品牌螺蛳粉的每日销售量,为分析该产品市场表现提供了详实的数据支持。 2020年6月14日到7月19日期间李子柒螺蛳粉的销售数据记录在名为“2020年6月14日-7月19日李子柒螺蛳粉销售量.xls”的文件中。

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  • 2020614719.xls
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    这份Excel文件记录了2020年6月14日至7月19日期间李子柒品牌螺蛳粉的每日销售量,为分析该产品市场表现提供了详实的数据支持。 2020年6月14日到7月19日期间李子柒螺蛳粉的销售数据记录在名为“2020年6月14日-7月19日李子柒螺蛳粉销售量.xls”的文件中。
  • 上证指(199012192019531
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    上证指数自1990年12月19日发布以来,作为中国股市的重要指标,记录了上海证券交易所股票价格的变动情况。截至2019年5月31日,该指数反映了中国经济的发展与波动。 上证指数股票价格数据日期范围为1990年12月19日至2019年5月31日。包含的特征有:日期、股票代码、名称、收盘价、最高价、最低价、开盘价、前一交易日收盘价(简称“前收盘”)、涨跌额、涨跌幅以及成交量和成交金额。
  • 20191011更新:最新SCI刊目录及影响因(截2020119
    优质
    本文于2019年10月11日更新,提供了最新的SCI期刊列表及其影响因子数据,截止日期为2020年1月19日。 截至2020年1月19日的最新SCI期刊目录在2019年10月11日进行了更新。由于SCI期刊并非实时更新,因此该版本是当时最新的。
  • NVD截202079的漏洞库
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    该文档提供了NVD(美国国家漏洞数据库)截至2020年7月9日的所有已记录和分类的安全漏洞信息,为安全研究人员及开发者提供详实的数据支持。 NVD漏洞库数据截至2020年7月9日均为JSON格式,便于学习使用。
  • 全国高校名单(截2020630)(EXCEL格式).xls
    优质
    该Excel文件包含了截至2020年6月底中国所有高等院校的详细列表,包括学校名称、所在省份、院校类型等信息,便于用户查询和统计分析。 全国高校名单(2020年6月30日版)在教育部网站上公示,按地区排列供有需求的同学查询。
  • all-2.0.tar.gz(2020611
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    这是一个在2020年6月11日发布的名为all-2.0.tar.gz的文件或软件包,通常以tar.gz格式压缩存储,便于下载和安装。 家庭版nessus插件all-2.0.tar已安装在虚拟机中,并且已经通过运行命令`./nessus-plugins-update all-2.0.tar.gz`成功更新。
  • 2020418的NVD:
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    该文档汇总了美国国家漏洞数据库(NVD)截至2020年4月18日的安全漏洞信息,包含各类软件和系统的最新风险评估与缓解建议。 NVD(National Vulnerability Database)是美国国家漏洞数据库,在网络安全领域扮演着重要角色。它提供了软件和硬件产品安全漏洞的详细信息,并成为进行网络安全研究、风险评估及管理的重要工具之一。 截至2020年4月18日,该数据库包含了当时已知的所有公开的安全漏洞详情。NVD主要收集并整理CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)数据,后者是一个国际公认的标准化系统,用于识别和跟踪特定的软件或硬件安全问题。每个CVE条目都有一个唯一ID号以方便业界参考讨论。 这些信息通常包括对具体漏洞的描述、其严重程度分级、受影响的产品版本及其发现日期等详细内容,并且还提供了可能采取的安全措施建议。NVD数据采用XML格式存储,这是一种广泛应用于数据交换与储存的标准可扩展标记语言。在该文件中可以找到关于每个已知安全问题的各种元信息,包括CVE ID号、漏洞描述、CVSS评分(用于量化评估特定漏洞的严重性)、受影响的产品版本以及可能的安全缓解措施等。 利用NVD XML格式的数据可以帮助进行以下活动: 1. **漏洞分析**:解析XML文件以全面了解某个产品存在的所有已知安全问题,并对其进行安全性评价。 2. **风险评估**:依据CVSS评分系统来确定系统的潜在威胁等级,从而制定优先级高的修复计划。 3. **安全研究**:通过历史数据追踪和识别攻击模式的变化趋势,为未来的防护策略提供指导建议。 4. **自动化工具开发**:编写脚本或构建应用程序自动扫描并检测NVD中列出的漏洞是否存在。 5. **合规性检查**:帮助组织机构确保其系统符合相关的安全标准要求(如PCI DSS等),并通过定期审计和修复来降低风险。 为了有效利用这些XML文件,你需要掌握一定的技术知识,例如使用Python语言中的lxml库或Java编程环境下的DOM解析器来进行数据处理。此外了解CVE及CVSS等相关概念也非常重要。在面对大规模数据集时可能还需要借助如pandas这样的工具进行高效的数据清洗和分析工作。 总之,NVD XML漏洞数据库为提高系统安全性以及开展深入的安全研究提供了宝贵的资源支持。通过对这些信息的深入了解与应用可以帮助组织更好地理解和预防潜在的安全威胁。
  • 2009719的最新列车时刻表
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    该数据库收录了截至2009年7月19日的所有现行列车时刻信息,为用户提供详尽准确的全国铁路交通查询服务。 当前开行的3116个车次的所有数据(包括车站、票价、里程等)不包含重复记录,共有38087条记录。详细的列车类型如下:C字头城际列车有118个车次;D字头动车组484个车次;Z字头直快列车52个车次;T字头特快列车289个车次;K字头快速列车1046个车次;普快列车1032个车次;N字头管内列车2个车次;Y字头旅游专列19个车次以及L字头临时列车74个车次。为了使数据冗余量和查询速度达到最优,所有的列车时刻表信息存储在一个单一的表格中。该表格结构如下: 表:Train 字段(所有字段均为字符串类型): ID - 列车站次编号 Type - 列车型号标识符 Station - 车站名称 S_No - 站序号码 Day - 天数表示,例如第几天运行的车次。 A_Time - 到达时间 D_Time - 开出时间 Distance 里程信息 P1-硬座票价详情 P2-软座票价详情 P3-硬卧席位价格 P4-软卧席位价格
  • 201385202362的碳排放权交易.xlsx
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    该Excel文件包含了2013年8月5日至2023年6月2日期间详细的碳排放权交易记录,包括每日成交量、成交价格及总排放量等关键信息。 2013年8月5日至2023年6月2日的碳排放权交易数据集包含以下内容: - 时间范围:2013.8.5至2023.6.2 - 指标包括: - 行政区划代码、所属省份、所属地域和长江经济带等地理信息; - 经度与纬度坐标; - 交易日期及地区名称; - 交易品种及其价格(开盘价、最高价、最低价、成交均价、收盘价)以及前一交易日的收盘价; - 涨跌幅百分比; - 总成交量和总成交额; - 数据样本量:约1.57万条记录 - 应用目的: 该数据集详细记载了各城市碳排放状况及其在碳市场中的买卖行为。随着各地政府及企业的共同努力,生产过程中的二氧化碳排放有望得到控制,而交易信息则能够揭示不同地区的企业和政府部门对于减排的态度与策略选择。 研究者通过分析这些记录可以更全面地掌握全国各地的碳排量情况以及未来的发展趋势,并据此制定更加有效的措施来降低温室气体排放并推动可持续发展的进程。 数据来源:全国碳排放权交易平台。
  • 集(2021119更新)
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    该数据集为某一特定研究或应用领域收集整理的一系列信息集合,本次更新于2021年1月19日,新增了多个维度的数据和改进的数据质量。 螺母螺栓数据集包括pos_0.png文件和xxx.jar文件。