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1880年至1929年美国婴儿名字数据(BabyNames)

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简介:
本数据集涵盖了从1880年至1929年间美国婴儿的名字记录,提供了姓名流行趋势的历史视角。 数据摘录自《Python for Data Analysis》第二版的GitHub仓库。

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客服
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  • 18801929BabyNames
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    本数据集涵盖了从1880年至1929年间美国婴儿的名字记录,提供了姓名流行趋势的历史视角。 数据摘录自《Python for Data Analysis》第二版的GitHub仓库。
  • 网站源码(ASP+ACC)
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    这是一个基于ASP和ACCESS数据库技术开发的中国婴儿名字查询网站源代码,为新生儿父母提供丰富的名字选择与个性化推荐。 中国婴儿宝宝起名网站源码采用ASP+ACC后台:/admin/admin_login.asp账号为 admin,密码为 admin,认证码为 admin888。
  • 软件
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    婴儿起名软件是一款专为新生儿家长设计的应用程序,它提供了海量的名字库和个性化推荐功能,帮助父母轻松找到寓意美好、音韵和谐的理想名字。 为刚出生的宝宝取名变得轻松简单,一款结合周易八卦原理的好软件可以帮助您完成这一任务。
  • 1880-2019全球平均气温.zip
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    本资料集包含了从1880年至2019年间全球及各大陆和主要地区的年度与月度平均气温数据,来源于多个权威气象机构。 该资源包含了从1880年到2019年的全球平均气温数据,共计140年,对于气象研究领域的工作人员具有一定的参考价值。
  • 19602018全球各GDP
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    该资料集包含从1960年至2018年间世界各国和地区按年度统计的GDP总量及人均值,涵盖全球经济变迁史。 1960-2018年世界各国GDP数据及排名变化的Python动图实现。
  • 20002013夜间灯光
    优质
    本数据集涵盖从2000年至2013年间全球夜间灯光分布情况,以年度为单位记录,能反映世界各国及地区经济发展、城市化进程等变化趋势。 2000年至2013年的DMSP全国夜间灯光数据已经剪裁完成但尚未进行预处理。如果需要下载这些数据,则需自行进行预处理。
  • 20002004学建模竞赛获奖论文集
    优质
    本书收录了2000年至2004年间在美国数学建模竞赛中荣获奖项的优秀论文,展示了参赛者运用数学解决实际问题的能力和创新思维。 《美国数模赛2000年到2004年的获奖论文》是关于美国数学建模竞赛(Mathematical Contest in Modeling, MCM)和国际数学建模挑战赛(International Collegiate Modeling Challenge, ICM)的一份珍贵资料集。这些论文代表了参赛团队在数模领域的卓越成就,尤其是那些获得特等奖的论文,更是展现了参赛者们在理论应用、模型构建、数据分析以及解决方案创新等方面的高水平。 美国数模赛始于1985年,旨在鼓励大学生运用数学方法解决现实世界的问题,提高他们的团队合作、问题解决和沟通能力。比赛通常提供一个开放性问题,参赛队伍需要在连续的四天内完成模型建立、分析、结果解释和报告撰写。2000年至2004年这段时间,数模赛的影响力逐渐扩大,吸引了全球众多高校的学生参与,竞争愈发激烈。 论文的详细内容可能涵盖了多个学科领域,包括但不限于: 1. **数学理论**:参赛者们会用到微积分、概率论、线性代数、统计学等数学工具,构建复杂模型来解决实际问题。 2. **计算机科学**:编程语言如Python、Matlab、R等被用于数据处理和模拟计算,算法设计也是关键部分。 3. **自然科学与工程**:论文可能涉及到物理学、化学、生物学、环境科学、工程学等多个领域,用数学模型来模拟自然现象或工程系统。 4. **社会科学**:经济学、社会学、心理学等社会科学问题也会出现在题目中,需要参赛者将抽象的社会概念转化为可量化的模型。 5. **跨学科融合**:很多优秀论文体现了多学科交叉的特点,如生物信息学、环境经济、复杂网络分析等。 6. **论文结构**:每篇获奖论文都遵循严谨的结构,包括问题阐述、模型构建、求解过程、结果分析和讨论、结论及改进方向。 7. **创新思维**:特等奖论文往往展现出独特的解决问题视角和创新的建模思路,这也是评审时的重要考量因素。 通过阅读这些论文,我们可以学习如何将数学理论应用于实践,提升自己的问题解决能力,同时也能了解不同学科之间的相互关联。对于有志于参加数模竞赛的学生来说,这些获奖论文是极好的学习资源,能帮助他们理解优秀模型的构建过程,激发创新思维,为未来的比赛做好准备。 此外,对于教师和研究者而言,这些论文提供了教学案例和研究灵感,有助于更新教学内容、推动科研进步。而对于业界人士,则可以启发新的解决方案,促进跨领域合作,并推动科技进步。 《美国数模赛2000年到2004年的获奖论文》是一份集理论、实践与创新于一体的宝贵资料,无论你是学生、教师还是专业工作者,都能从中获益良多。通过深入研读,你将不仅提升数学和模型构建技能,还能开阔视野并提高综合素质。
  • 20052015车祸统计
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    该数据集涵盖了2005年至2015年间英国各类交通事故的数据记录,包括事故时间、地点、伤亡情况及原因分析等信息。 标题中的“英国车祸数据(2005-2015)”指的是一份包含从2005年至2015年间在英国发生的交通事故详细记录的数据集合,这些信息可能由政府机构、研究组织或类似Kaggle这样的平台提供。这份数据集旨在用于分析和学习。 描述部分概述了该数据集的主题——“英国车祸数据(2005-2015)”,涵盖了十年间的事故报告。这类报告通常包括事故发生的时间、地点、类型以及导致事故的各种因素等信息。 标签中提到的“交通事故”和“Kaggle”暗示这个数据集可能来自Kaggle平台的一个比赛或项目,该平台是一个专注于数据科学与机器学习竞赛的全球知名在线社区。因此,此数据集可以被用来训练模型以预测事故、评估交通风险或者优化管理策略。 压缩包文件名为“UK Car Accidents 2005-2015.zip”,内含一个或多个表格形式的数据文件(如CSV格式),每一条记录代表一次具体的交通事故。这些字段可能包括: - **日期和时间**:事故的具体发生时刻,有助于分析季节性、昼夜模式等。 - **地理位置**:事故发生地点的精确坐标,便于绘制热点图。 - **类型与严重程度**:碰撞种类(正面、侧面等)、事故等级(轻微、重大或致命)。 - **伤亡情况**:受伤和死亡人数统计,帮助评估安全措施的效果。 - **天气及路况信息**:道路状况(干燥、湿滑等)、能见度以及天气条件,这些都是影响事故发生的重要因素。 - **参与者详情**:包括驾驶员的年龄、性别、饮酒状态及驾照持有情况等;乘客或行人的相关信息也涵盖在内。 - **车辆特征**:车型、行驶速度和是否违反交通规则等等,有助于理解交通事故中车辆角色的影响。 - **道路设施信息**:事故地点附近是否存在信号灯或者行人横道等,这些因素可能影响事故发生概率。 - **时间序列数据**:工作日或周末、节假日以及上下班高峰期的记录,揭示了车流量与事故之间的关联。 这份数据集对于研究人员、政策制定者、数据科学家及机器学习爱好者来说非常有价值。它有助于发现潜在的交通事故模式,并提出改进交通安全措施的建议;同时也能用于训练预测模型以提前预警可能发生的危险情况。此外,该数据还可以作为教育工具帮助学生掌握数据分析和可视化技术,提高他们对交通安全管理问题的认识。