Advertisement

中国劳动力动态数据(CLDS)2018包含已编码的数据。

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


简介:
中国劳动力动态数据(CLDS)2018版本包含了经过编码处理的数据集,为研究者和分析师提供了重要的资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • (CLDS) 2018
    优质
    中国劳动力动态调查(CLDS)2018含转码数据收录了对全国大规模家庭和个人的详尽跟踪调研资料,涵盖教育、就业及社会变迁等多个领域,为研究中国社会发展提供了宝贵的数据支持。 中国劳动力动态数据(CLDS)2018含转码数据。
  • 2018人口监测
    优质
    该数据来源于2018年对中国流动人口进行的大规模社会调查,详细记录了流动人口的社会经济特征、就业状况和生活状态等信息。 2018年中国流动人口动态监测数据提供了关于该年度中国境内人员迁移及分布情况的详细分析。
  • 2018人口监测.zip
    优质
    该文件包含2018年中国流动人口动态监测数据,提供了关于中国流动人口特征、迁移原因及城市融入情况等多方面的详细信息。 2018年中国流动人口动态监测数据.zip
  • 1990-2019年世界各.xls
    优质
    本Excel文件包含自1990年至2019年间全球各国家和地区劳动力数量的数据记录,适用于经济分析与研究。 世界各国劳动力总数1990-2019.xls
  • 2017年人口监测调查
    优质
    本报告基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,全面分析了中国流动人口的规模、结构及分布特征,并探讨其社会经济影响。 中国流动人口动态监测调查数据(2017)提供了关于中国流动人口的详细统计信息。
  • 系统信息
    优质
    《电力系统的动态信息数据库》是一本专注于构建和应用电力系统实时数据存储与分析技术的专业书籍。它涵盖了从数据库设计到实际操作的各种知识,为研究人员、工程师及学生提供全面指导。 电力监控系统动态信息数据库开发的需求主要集中在提高数据处理效率、增强系统的实时性和稳定性上。通过构建一个高效的动态信息库,可以解决现有静态数据库在应对大量实时变化的数据流时遇到的性能瓶颈问题。 该需求旨在实现以下目标: 1. 实现对大规模异构传感器和设备采集到的数据进行高效存储。 2. 提供快速查询能力以支持监控系统的即时响应机制。 3. 支持数据的动态更新,确保数据库中的信息始终反映最新的状态变化。 4. 优化内存管理和缓存策略来减少延迟并提高系统整体性能。 为了达到上述目标,可以采用以下技术: - 数据库索引:通过设计合适的索引来加速查询操作,并且能够快速定位到记录的位置。这包括但不限于主键、唯一约束和覆盖索引等。 - 分布式数据库架构与负载均衡策略相结合以确保系统的高可用性和可扩展性。 - 实时数据处理框架,例如Apache Kafka或RabbitMQ来接收并分发流进的数据点。 这些技术的应用将有助于建立一个强大且灵活的电力监控系统动态信息库。
  • MFC展示
    优质
    本文章讲解了在Microsoft Foundation Classes (MFC)框架下实现数据动态显示的方法和技术,包括界面更新机制和数据绑定等内容。适合希望提升MFC编程技能的开发者阅读。 在使用MFC的文档/视图结构时,在手绘坐标区域内从右向左动态显示随机数据。
  • 2010-2018 CMDS-北京(流人口监测).rar
    优质
    这段资料包含了2010年至2018年间在北京收集的流动人口动态监测数据。文件内含有关于北京市外来务工人员的社会、经济和健康状况等多方面信息,为研究城市化进程中的人口迁移与社会融合提供了宝贵的数据支持。 2010-2018 CMDS-北京(流动人口动态监测数据).rar
  • 生成菜单栏
    优质
    本项目旨在开发一种智能系统,能够依据数据库实时更新的数据自动生成网站或应用的菜单栏,提高界面信息的时效性和用户体验。 从数据库读取数据,并动态绑定到菜单栏上。由于权限不同,显示的菜单项也会有所不同。
  • C#ECharts获取
    优质
    本文章介绍了在C#应用程序中如何实现与ECharts图表库的数据交互,重点讲解了动态数据获取的方法和技巧。通过详细代码示例,读者可以轻松掌握将实时数据更新到ECharts图表中的技术要点。 在处理数据的过程中,经常会遇到不同类型的数据源。以博客文章为例,《高效使用Python进行数据分析》一文中详细介绍了如何利用Python的pandas库来读取、清洗及分析各类数据。 首先,确保安装了最新版本的pandas,并了解其基本操作方法是十分重要的。接着,在实际应用中可以尝试不同的数据加载方式和预处理技术,以适应不同格式的数据源。 此外,文中还分享了一些实用技巧,比如如何利用Python进行复杂的数据筛选、分组及聚合等操作。这些技能对于提高数据分析效率非常有帮助。 总之,《高效使用Python进行数据分析》一文为读者提供了一个很好的起点来探索数据科学领域,并且通过实际案例展示了pandas库的强大功能和灵活性。