Advertisement

意大利米兰的手机活动数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
该数据集记录了意大利米兰地区用户的手机活动情况,包含位置、通信等多种信息,为研究城市居民行为模式提供了宝贵的数据资源。 米兰和意大利特伦蒂诺省的手机活动数据集包含了来自一周内通话详细记录(CDR)的数据。每当用户进行电信交互时,运营商会分配一个无线基站(RBS)并通过网络进行通信,并创建一个新的CDR来记录交互的时间以及处理该交互的 RBS。 在该数据集中出现的主要活动包括: - 收到的短信 - 发送的短信 - 拨出电话 - 互联网活动 特别是,每当用户开始或结束一次互联网连接时,都会生成一条新的记录。此外,在同一连接期间,如果持续时间超过15分钟或者传输数据量超过5MB,则也会产生CDR。 该数据集在空间上以正方形网格进行聚合处理:米兰市的面积由大约235x235米大小的1000个正方形网格覆盖。这些网格使用WGS84(EPSG:4326)标准投影系统表示。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    该数据集记录了意大利米兰地区用户的手机活动情况,包含位置、通信等多种信息,为研究城市居民行为模式提供了宝贵的数据资源。 米兰和意大利特伦蒂诺省的手机活动数据集包含了来自一周内通话详细记录(CDR)的数据。每当用户进行电信交互时,运营商会分配一个无线基站(RBS)并通过网络进行通信,并创建一个新的CDR来记录交互的时间以及处理该交互的 RBS。 在该数据集中出现的主要活动包括: - 收到的短信 - 发送的短信 - 拨出电话 - 互联网活动 特别是,每当用户开始或结束一次互联网连接时,都会生成一条新的记录。此外,在同一连接期间,如果持续时间超过15分钟或者传输数据量超过5MB,则也会产生CDR。 该数据集在空间上以正方形网格进行聚合处理:米兰市的面积由大约235x235米大小的1000个正方形网格覆盖。这些网格使用WGS84(EPSG:4326)标准投影系统表示。
  • Milan-Cluster:互联网流量可视化平台
    优质
    Milan-Cluster是一款专为意大利米兰设计的数据可视化工具,专注于呈现和解析该地区的互联网流量状况,帮助用户直观理解网络使用趋势。 **米兰集群:米兰互联网流量数据可视化网站** 米兰集群是一个专门用于展示和分析米兰地区互联网流量数据的可视化平台。这个项目的核心目标是利用数据科学技术,将大量的网络流量信息转化为直观、易于理解的图形,帮助研究人员、政策制定者以及公众更好地理解和洞察网络活动的模式和趋势。 **Python在数据可视化中的应用** 在这个项目中,Python起到了至关重要的作用。Python是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言,拥有丰富的库和工具,如Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh等,它们使得数据处理和可视化变得简单高效。开发人员利用这些库来创建交互式的图表和地图,展示互联网流量在时间和空间上的变化。 1. **Matplotlib**: 作为Python中最基础的数据可视化库,Matplotlib可以生成各种静态、动态甚至交互式的图表,用于展示流量的实时变化。 2. **Seaborn**: Seaborn是基于Matplotlib的高级接口,提供了更高级的图表类型和美观的默认样式,可用于展示复杂的统计图形,如流量分布和相关性。 3. **Plotly**: Plotly提供了一种创建交互式Web图形的方法。用户可以通过鼠标悬停、缩放等操作探索数据,这对于理解大规模互联网流量细节非常有用。 4. **Bokeh**: Bokeh是另一个强大的交互式可视化库,专为现代Web浏览器设计,能够处理大数据集,并生成高分辨率、高性能的图形,非常适合大规模互联网流量的可视化。 **数据处理与分析** 在获取到原始的互联网流量数据后,通常需要进行预处理。这包括清洗、整合、转换和标准化等步骤。这些操作可能涉及到Python中的Pandas库。Pandas提供了高效的数据结构DataFrame,便于进行数据操纵和分析。 **后端与前端技术** 为了实现数据的实时更新和用户交互,项目使用了Web框架如Flask或Django来构建动态且数据驱动的应用程序。前端部分则利用JavaScript库如React或Vue.js等工具,以提供响应式、用户体验友好的界面,并能够与后端进行有效通信。 **数据库集成** 考虑到存储和检索大量互联网流量数据的需求,项目可能使用了NoSQL数据库(例如MongoDB)或者关系型数据库(例如MySQL)。 **云计算平台** 由于处理大规模数据分析的计算需求,该项目可能部署在诸如AWS、Google Cloud或Azure等云服务平台上。这些服务提供了弹性计算资源以及大数据相关的解决方案,支持高效的数据存储和分析操作。 米兰集群项目展示了Python在数据科学领域的强大功能,并通过有效的数据处理、可视化及Web开发技术实现了对米兰互联网流量的深度洞察。这样的平台对于优化网络基础设施、提升网络安全监控以及研究互联网行为模式都具有重要价值。
  • 基于智能人类识别
    优质
    本数据集通过智能手机传感器收集人类日常活动信息,涵盖多种场景与行为模式,旨在促进智能生活研究与发展。 类活动识别数据库是基于30名受试者的记录建立的,在进行日常生活活动(ADL)期间,他们携带了一个嵌入式惯性传感器的腰装智能手机。数据集中的每条记录提供以下信息:加速度计三轴加速度(总加速度)和估计的身体加速度;陀螺仪三轴角速度;包含时域和频域变量的561特征向量;活动标签以及参与实验主体的身份标识符。该实验在30名年龄介于19至48岁的志愿者中进行,每个人都在腰间佩戴了三星Galaxy S II智能手机,并进行了六项不同活动(行走、上楼、下楼、坐立、站立和躺卧)。
  • smartphone-dataset: 基于智能人类识别
    优质
    Smartphone-Dataset项目利用来自智能手机的数据集来分析和识别人类日常活动中包含的各种模式。该资源提供了丰富的传感器记录,如加速度计、陀螺仪等信息,支持研究人员在人机交互领域开展深入研究。 为了使用智能手机数据集进行人类活动识别,请确保输入数据已放置在您的工作目录中。下载并解压缩文件后,“UCI HAR Dataset”目录应出现在工作目录内。此脚本依赖于plyr库,并假设该库已经安装完成。此外,脚本已在R版本3.2.1上进行了测试。
  • 小型
    优质
    本数据集是由人工精心挑选和整理的小型手机相关资料集合,旨在为研究与开发提供便捷高效的测试资源。 手动收集的手机小型数据集包括了按键机、智能机以及古老的“大哥大”等多种类型的手机。
  • 分析.zip
    优质
    《活动数据分析集》包含了各种线上和线下活动的数据记录,如用户参与度、转化率等关键指标,为市场营销策略优化提供有力支持。 活动指标数据集.zip
  • NGSIM——亚特GA Peachtree Street段
    优质
    该数据集包含美国亚特兰大Peachtree街段车辆和行人的动态行为记录,是研究交通流模式与智能交通系统的重要资源。 包含Peachtree-Street-Atlanta上的三个数据段,可用于路径预测研究。具体数据见vehicle-trajectory-data.zip文件(该文件大小为1.6G的CSV格式),这是全量的NGSIM数据,但大多数论文通常使用其中的数据片段进行分析和研究。
  • 红酒器学习
    优质
    本项目运用机器学习技术深入分析意大利红酒的数据集,旨在探索影响红酒品质的关键因素,并建立预测模型。 实验的数据源是Wine recognition data,这是对在意大利同一地区生产的三种不同品种的酒进行大量分析所得出的数据。这些数据包括了这三种酒中13种不同成分的数量。具体来说,这13种成分为:酒精(Alcohol)、苹果酸(Malic acid)、灰分(Ash)、灰分碱度(Alcalinity of ash)、镁含量(Magnesium)、总酚类物质(Total phenols)、黄烷醇类物质(Flavanoids)、非黄烷醇类酚类物质(Nonflavanoid phenols)、花青素前体物(Proanthocyanins)、颜色强度(Color intensity)、色调值(Hue)、稀释酒的OD280/OD315比值以及脯氨酸含量(Proline)。 在“wine.data”文件中,每行代表一种酒的样本,共有178个样本;总共有14列数据。其中第一列为类别标志属性,共分为三类,并分别标记为“1”,“2”,和“3”。剩下的13列表示每个样本对应的各种成分的具体数值。 具体分类如下:第1类有59个样本、第2类有71个样本以及第3类有48个样本。
  • 1643毫波雷达与LSTM
    优质
    本数据集包含1643个毫米波雷达手势样本和对应的LSTM处理后的序列数据,旨在促进自动驾驶车辆中非接触式交互研究。 毫米波雷达手势识别是近年来智能交互领域的一个重要研究方向,在自动驾驶、智能家居以及人机接口技术中有广泛的应用前景。本数据集专为训练和评估深度学习模型设计,特别是用于LSTM(长短期记忆网络)在手势识别任务中的应用。 首先了解毫米波雷达的工作原理:它利用高频率的电磁波(通常在30GHz至300GHz之间),以探测物体的位置、速度及距离。由于其短波特性,可以提供高分辨率成像,在复杂环境中进行目标检测和跟踪效果显著。在手势识别中,毫米波雷达能够捕捉手部运动细节,并生成包含丰富信息的雷达回波信号。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于处理序列数据中的长期依赖问题。它能学习到时间序列数据中手势的动态模式。通过输入门、遗忘门和输出门等机制,允许在网络的时间轴上有效存储与检索信息,从而对连续的手势动作进行理解和分类。 本数据集包含1643个手势样本,代表不同的类别可能包括:顺时针旋转(cw)、Z形手势(z)、X形手势(x)、无手势或空闲状态(none)、逆时针旋转(ccw)、S形手势(s)以及上下左右等方向的手势。每个文件包含了对应手势的雷达信号数据,这些可以经过预处理后输入到LSTM模型中进行训练。 为了有效利用该数据集,需要对样本进行归一化、降噪和特征提取等一系列预处理步骤,并将数据分为训练集、验证集及测试集以优化模型性能。在构建LSTM模型时,通常会采用多层隐藏结构并结合卷积神经网络(CNN)来充分利用空间与时间特性。 完成训练后,该系统可以实时根据毫米波雷达信号预测手势动作,在实际应用中具有巨大价值。例如驾驶员可通过简单手势控制车载系统或用户无需接触设备即可在智能家居场景下进行操作等应用场景。 此毫米波雷达手势数据集结合LSTM模型为研究和开发高效、准确的手势识别系统提供了宝贵资源,通过进一步的研究与优化,该技术在未来智能设备及交互界面中将发挥更大作用。
  • ——抢购
    优质
    黑米是一款专为手机用户设计的高效抢购工具,帮助用户轻松获取限量商品,提升抢购成功率。 【黑米——抢手机神器】是一款专为在线抢购手机设计的自动化脚本软件,在京东、魅族官网、小米官网、华为商城以及天猫等多个知名电商平台帮助用户自动完成抢购流程,极大地提高了抢购成功的机会。对于那些热门且经常瞬间售罄的手机型号,这款工具显得尤为实用。 我们要理解【黑米】的工作原理。它通过模拟用户的操作行为,自动填写收货地址、选择规格、点击购买按钮等一系列步骤,在商品开售后第一时间进行下单。这种自动化的方式可以避免人为操作时的延迟,尤其是在秒杀活动中,时间就是关键。 【秒杀抢购】是电商促销的一种常见方式,通常在特定时间放出有限数量的商品以吸引大量用户同时参与。黑米使得用户有机会在短时间内完成抢购,在高竞争环境中提高购买概率。 【抢购手机】更具体地指向了手机市场的热门现象。由于某些新款手机发布时备货有限,消费者往往需要拼手速和网速。黑米针对这一情况提供技术解决方案,让用户不再受限于手动操作的速度。 小米魅族作为标签表明该软件特别适用于这两个品牌手机的抢购。小米和魅族经常推出高性价比新品引发抢购热潮,因此使用黑米可以增加用户成功抢到心仪手机的机会。 压缩包中的【黑米底包(主程序放到底包才能运行)】是软件的核心部分,包含执行自动化任务的主体代码及必要的库文件。用户需要解压并正确放置该底包以确保软件正常运行。需要注意的是,软件可能存在收费内容,这意味着某些高级功能或服务可能需付费解锁。 黑米是一款高效、针对性强的抢购工具,尤其适用于对速度要求极高的手机抢购场景。其自动化特性显著提升了抢购效率,但用户也应了解如何正确使用和管理软件包括更新至最新版本及处理可能存在收费内容的问题,在享受便利的同时关注软件的安全性和合法性,并确保不违反电商平台的相关规定。