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2018年北京积分落户相关数据分析结果(以CSV格式呈现)。

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简介:
通过对2018年北京积分落户数据的详尽分析,我们对招聘网站上“数据分析”这一职位的招聘情况进行了深入研究。本次分析重点关注了职位的区域分布、相应的薪资水平、提供的待遇条件、所要求的平均工作年限以及必要的技能和技术能力要求。

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客服
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  • 2018.csv
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    该文件包含2018年北京市积分落户政策下申请人的详细数据,包括各项积分项目的具体得分情况和最终排名等信息。适合研究北京人口政策和社会经济发展趋势。 对2018年北京积分落户数据分析以及招聘网站上“数据分析”职位的招聘信息进行分析,包括职位地区分布、工资待遇、工作年限要求和技术能力要求等方面的内容。
  • 空气质量CSV
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    本文件包含了北京市多年来的空气质量监测数据,以CSV格式存储,便于数据分析和处理。 请在Excel的数据选项下用CSV格式打开以解决中文乱码问题。
  • Python及可视化-人口展示.zip
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    本项目为一个使用Python进行数据分析与可视化的实例,专注于分析和展示北京地区的落户人口数据。通过该案例,学习者能够掌握如何利用Python中的Pandas、Matplotlib等库处理并可视化实际社会经济数据,帮助理解城市人口变化趋势。 《Python数据分析与可视化—北京市落户人口数据可视化》 该文件包含利用Python进行数据分析及可视化的教程案例,聚焦于分析并展示北京市的落户人口相关数据。通过本项目可以学习到如何使用Python语言来处理大规模的数据集,并运用多种图表形式将复杂的人口统计数据直观地呈现出来。 (注:原内容中多次重复了文件名和.zip格式,此处简化为一个完整标题加简要说明以避免冗余)
  • 2018POI
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    简介:本数据集包含2018年度北京市各类地点兴趣点(POI),涵盖餐饮、住宿、旅游、服务等多个领域,为城市规划和研究提供详实信息。 标题中的“北京市 2018年 POI”指的是北京市在2018年的地理信息数据,特别是基于点兴趣点(Points of Interest, POI)的数据库。POI是地理信息系统中的一个重要概念,它通常包括各类实体的位置信息,如餐馆、酒店、公园、医院等,这些地点对于导航、旅游规划和商业分析等领域具有重要意义。 描述中提到的数据来源于2018年的高德地图,高德是中国领先的数字地图提供商之一,其数据准确性和覆盖范围广受认可。该数据集包含了超过50万条记录,并涵盖了包括但不限于以下类别: 1. 餐饮:如餐馆、咖啡厅和甜品店。 2. 风景名胜:如公园、景区和历史遗迹。 3. 公共设施:如图书馆、体育场馆、公交站和地铁站。 4. 商业服务:如购物中心、银行和加油站等。 5. 住宿:包括酒店、旅馆以及民宿。 6. 医疗健康:例如医院、诊所及药店。 7. 教育机构:涵盖学校与培训机构等场所。 8. 办公场所:诸如办公楼或政府机关的地点信息。 9. 娱乐休闲:如电影院、KTV和酒吧等娱乐设施的位置数据。 10. 交通设施:包括机场、火车站及长途汽车站等地标位置。 11. 居民区:例如小区与公寓的具体地址详情。 12. 其他公共服务场所,比如邮局或派出所的地点信息。 13. 自然环境特征:如湖泊、山川和森林等自然景观的位置数据。 14. 工业区域:包括工厂及工业园区等地标位置。 此数据集以.xlsx文件格式提供。用户可以利用这个文件进行各种分析,例如: - 地理空间分析:通过地图软件或GIS工具展示POI分布情况,并对城市的空间结构和人口活动热点进行深入研究。 - 商业智能应用:商家可以根据POI信息来确定市场定位、寻找潜在客户群体并优化店铺布局策略。 - 旅游规划服务:为游客提供旅行路线建议,帮助他们找到周边的住宿设施、景点及餐饮地点等资源。 - 城市发展规划支持:政府和研究机构可以利用这些数据了解城市功能区的变化趋势,并据此调整公共服务设施配置方案。 标签“POI 北京市 2018年”明确了该数据集的主要内容及其时间范围,方便用户快速理解和使用。文件名为“北京POI”,这很可能是指包含所有上述信息的Excel文件。 此数据集是研究北京市的城市特征、进行市场分析或开发相关应用的重要资源之一。通过对超过50万条POI记录的数据深入挖掘,我们可以获得丰富的城市生活与商业信息,并为决策提供有力支持。
  • PM2.5的
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    本研究聚焦于北京地区的PM2.5数据分析,通过收集和整理大量环境监测数据,探讨污染源、变化趋势及其对公众健康的影响。 北京的美国大使馆记录了4年的北京PM2.5数据,包括8个特征。
  • 集与: 咖啡CSV
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    本数据集包含咖啡相关的信息和统计数据,存储于CSV文件中,涵盖种类、产地、价格等多个维度的数据,适用于市场分析、消费行为研究等领域。 基于Python的喝咖啡人数和年龄的数据集,CSV格式。
  • CSV的IMDb集(情感
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    本数据集包含从IMDb收集的电影评论,以CSV格式存储,旨在用于训练情感分析模型,帮助理解公众对电影的情感反应。 IMDB电影评论数据集可以转换为CSV格式的文件,包括Test.csv、Train.csv和Valid.csv。
  • Python及可视化——人口可视化项目源码.zip
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    本资源包含使用Python进行数据分析与可视化的代码和教程,特别聚焦于分析和展示北京市近年来的落户人口变化情况。通过该实例学习pandas、matplotlib以及seaborn等库的应用技巧。 Python数据分析与可视化-北京市落户人口数据可视化项目源码.zip
  • 2010至2014市PM2.5
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    本研究聚焦于2010年至2014年期间北京地区PM2.5浓度的变化趋势及特征,旨在深入探讨其时空分布规律。 Python课程设计大作业是关于2010年至2014年北京市PM2.5数据分析的项目。该项目分为五个任务:数据读取及预处理、数据选择及导出、数据分类汇总、数据转存以及数据统计和可视化。通过使用pandas和matplotlib等库,完成了整个课程设计的任务。资源包括了Python程序代码、课设报告以及在程序运行过程中使用的原始数据集与输出的数据结果,这些资料可以支持完整地重现项目的执行过程。
  • 道路(SHP
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    本数据集提供北京市主要道路分布信息,采用Shapefile(SHP)格式存储,便于GIS软件进行空间分析与可视化展示。 北京市道路数据详细内容以shp格式提供,欢迎下载。