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深圳通刷卡数据(130万条)分析.rar

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简介:
本资源包含超过130万条深圳通刷卡记录的数据集,涵盖公共交通出行信息。适合用于交通模式识别、乘客行为分析及城市规划研究等领域。 这份数据集来自深圳市政府的数据开放平台,涵盖了2018年8月31日至9月1日期间共计1,337,000条的深圳通刷卡记录,总大小为335M,并包含有11个字段信息。 深圳通是由深圳市交通运输局监制、深圳市公共交通结算管理中心发行的一种储值卡,可用于优惠乘坐市内公交车和地铁以及在商店消费等多种用途。 数据处理方面,原始数据以json格式存储。通过Python进行清洗后保存为csv文件的形式便于后续分析使用。 从乘客出行的角度来看,在整个时间段内总共有872,761人次的通勤记录,产生的费用总计达到2,414,023元人民币,平均每次行程花费约2.76元。具体到不同交通工具上,乘坐巴士时人均消费约为1.7元;而使用地铁则需要支付每人约3.9元。

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  • 130.rar
    优质
    本资源包含超过130万条深圳通刷卡记录的数据集,涵盖公共交通出行信息。适合用于交通模式识别、乘客行为分析及城市规划研究等领域。 这份数据集来自深圳市政府的数据开放平台,涵盖了2018年8月31日至9月1日期间共计1,337,000条的深圳通刷卡记录,总大小为335M,并包含有11个字段信息。 深圳通是由深圳市交通运输局监制、深圳市公共交通结算管理中心发行的一种储值卡,可用于优惠乘坐市内公交车和地铁以及在商店消费等多种用途。 数据处理方面,原始数据以json格式存储。通过Python进行清洗后保存为csv文件的形式便于后续分析使用。 从乘客出行的角度来看,在整个时间段内总共有872,761人次的通勤记录,产生的费用总计达到2,414,023元人民币,平均每次行程花费约2.76元。具体到不同交通工具上,乘坐巴士时人均消费约为1.7元;而使用地铁则需要支付每人约3.9元。
  • 130
    优质
    深圳通130万条刷卡数据集包含深圳市公共交通系统海量交易记录,涵盖地铁、公交等多种交通方式,为研究城市出行模式及优化交通资源配置提供宝贵资料。 130万条深圳通刷卡数据集。
  • 《野蛮时代》玩家300.rar
    优质
    本资料集包含对《野蛮时代》游戏中300万玩家行为的数据分析报告,深入剖析游戏内的用户习惯、偏好及成长路径。 这是一份手游《野蛮时代》的用户数据,包含训练集和测试集两个数据文件。这两个数据文件之间没有任何交集,总共大小为861MB,记录总数为3,116,941条,包含字段共109个。在处理这些数据时,需要将两个数据文件合并,并且只保留用于分析的字段以节省内存和提高效率。最后,把筛选后的数据写入MySQL数据库中。
  • 问答集(20).rar
    优质
    该资料包包含一个大型中国联通服务相关的问答数据集,共计20万条记录。适用于客户服务、自然语言处理及机器学习研究。 自然语言处理数据集包含20多万条联通问答数据。建议使用notepad++打开查看数据。
  • .zip
    优质
    该文件包含了深圳市各行政区的数据信息,内容包括人口统计、经济指标、教育医疗资源等详细资料,便于用户进行数据分析和研究。 标题“深圳区划面数据.zip”表明这是一份与深圳市行政区域划分相关的地理信息数据集。这份数据集被压缩在ZIP文件中,通常用于存储多个文件或文件夹以减少其占用的磁盘空间。在这个例子中,它可能包含了一系列与深圳市各个行政区划边界有关的数据。 描述指出这些数据是从百度地图上爬取的,这意味着通过网络抓取技术获取了大量信息。该数据集描绘了深圳市各区的行政区域划分面,但不包括具体地名信息。因此,尽管可以观察到各分区的具体形状和界限,却无法直接从文件中得知每个区的名字。 shp标签提示这些数据采用了Esri Shapefile格式,这是一种常见的地理信息系统(GIS)数据存储方式,能够保存几何图形、属性及元数据等重要信息。行政区域划分面的数据通常包括.shp、.dbf以及.shx等多种关联的文件类型。 “无地名”标签表明该数据集中缺少具体地点名称的信息,因此用户可能需要结合其他资料来识别各个区的具体位置和名字。这可能会增加额外的工作量,比如通过比对官方地图或其他公开GIS资源进行匹配确认。 “地理信息”标签则强调了这些数据的地理位置特征,适用于城市规划、人口分布分析、交通研究等多种用途。 压缩包内文件名称列表仅提到有“深圳区划”,可能是指主数据文件名。完整的数据集应该包括多个SHP格式的数据以及相关的DBF和SHX等辅助性支持文件。 这份名为“深圳区划面数据.zip”的资源提供了深圳市各行政区域的边界信息,适合GIS专业人士或数据分析者用于城市规划、人口分布研究及交通分析等领域的工作中使用。然而,由于缺乏地名信息,在实际应用时可能需要结合其他来源的数据进行补充和验证,例如参考官方地图服务获取相关名称等详细资料以实现更全面深入的研究与分析工作。
  • 矩阵(哈工大版).rar
    优质
    《矩阵分析(哈工大深圳版)》是一份由哈尔滨工业大学(深圳)编写的教育资料,深入探讨了线性代数中的高级主题,尤其侧重于矩阵理论及其应用。此文件包含丰富例题与习题集,适用于研究生或高年级本科生学习使用。 哈工大深圳校区开设的矩阵分析研究生课程是一门重要的专业课。
  • 2020杯_C题_杯赛事
    优质
    2020深圳杯C题分析是对当年深圳杯数学建模竞赛中一道题目——C题进行深入探讨和解析的文章或报告。该文详细阐述了问题背景、模型构建及解决方案,为参赛者及相关研究人士提供参考与借鉴。 2020年深圳杯C题涉及TSP问题的遗传算法代码。
  • 房租集(5).rar
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    该文件包含了一个详细的房租数据集,内含五万余条记录,涵盖不同区域、房型及租金信息,适用于数据分析与房地产市场研究。 类别 字段 字段内容 说明 租赁房源 ID 房屋编号 每间房屋编号唯一 area 房屋面积 租赁房间的面积单位为平方米 rentType 出租方式:整租/合租/未知 房间的出租方式 houseType 房型 房屋的形状 houseFloor 所在楼层 房间所在的楼层(分为高、中、低三类) totalFloor 总楼层数 房间所在楼栋的总楼层数 houseToward 房屋朝向 房间的朝向 houseDecoration 房屋装修 房屋内的装修情况 小区信息 communityName 小区名称 房屋所在小区(XQ00001) city 城市 城市(SH) region 区域 城市行政区域(RG00001) plate 板块 区域板块(BK00001) buildYear 小区建筑年代 小区建筑年代 saleSecHouseNum 该板块当月挂牌房源数 板块当月二手房挂牌房源数 配套设施 subwayStationNum 该板块地铁站数量 板块当前地铁站总数量 busStationNum 该板块公交站数量 板块当前公交站总数量