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天津公交网络的数据分析及可视化(含源码和数据集)

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简介:
本项目深入剖析天津市公共交通系统的数据结构与特性,利用先进的数据分析工具和技术,实现公交网络信息的高效可视化呈现。附带提供详尽的源代码及原始数据集,便于同行研究与应用开发。 天津市公交网络数据分析与可视化项目包括源码及数据集。 1. 数据集详情:包含线路名称、上下行方向、站序号、站点名以及经度(分)纬度(分)等字段,总计30,356条记录。 2. 数据查看和预处理步骤 3. 利用复杂网络理论对公交网路进行分析。包括每个节点的连接数量分布情况及概率分布,计算公交网络中的聚类系数。 4. 可视化展示:经纬度散点图以及基于BMap的地图可视化。 此项目适用于毕业设计和科研工作,并要求熟悉Python数据分析技术以深入研究公交网络结构特性。

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    本项目深入剖析天津市公共交通系统的数据结构与特性,利用先进的数据分析工具和技术,实现公交网络信息的高效可视化呈现。附带提供详尽的源代码及原始数据集,便于同行研究与应用开发。 天津市公交网络数据分析与可视化项目包括源码及数据集。 1. 数据集详情:包含线路名称、上下行方向、站序号、站点名以及经度(分)纬度(分)等字段,总计30,356条记录。 2. 数据查看和预处理步骤 3. 利用复杂网络理论对公交网路进行分析。包括每个节点的连接数量分布情况及概率分布,计算公交网络中的聚类系数。 4. 可视化展示:经纬度散点图以及基于BMap的地图可视化。 此项目适用于毕业设计和科研工作,并要求熟悉Python数据分析技术以深入研究公交网络结构特性。
  • 优质
    本研究聚焦于社交网络中的大数据资源,深入探讨其收集、处理及分析方法,并探索有效的数据可视化技术,以促进信息的理解和应用。 社交网络海量数据的分析与可视化对于大数据分析非常有用。
  • 基于Matplotlib世界发展指
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    本项目利用Python的Matplotlib库对世界发展指数数据集进行深入的数据可视化分析,并提供完整的源代码及原始数据集供学习参考。 使用Matplotlib对世界发展指数数据集进行可视化分析(包含源码及数据集)。资源包括ipynb格式的源码文件,利用matplotlib库通过多种图形方式对“世界发展指数”数据集进行数据分析。
  • 店运营
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    本数据集为研究网店运营中的关键指标提供支持,通过直观图表展现销售趋势、客户行为及营销效果等信息,助力优化决策。 网店运营可视化分析数据集
  • -Python-课件
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    本课程提供全面的Python数据分析与可视化的教学内容,包含详细的课件资料和实用代码示例,助力学员掌握数据科学核心技能。 嵩天的《Python数据分析与展示》课程讲得很详细,课件制作也很不错,内容详实且案例丰富,代码也包含在了压缩包里。
  • Python疫情平台(库)151434
    优质
    本项目构建了一个基于Python的疫情数据分析及可视化平台,涵盖数据收集、处理与展示。附带源代码和完整数据库,便于学习和二次开发。 疫情分析与可视化平台信息系统的主要功能模块包括用户管理、用户行程记录、健康申报系统、疫情数据展示、每日新增病例统计以及相关政策发布。该系统的开发采用了面向对象的方法,并且能够满足实际使用的需求,完善了软件架构及程序编码工作。后台数据库主要采用MySQL进行存储,业务系统则利用Python框架和Django技术进行编写与开发,实现了所有功能。 本报告首先分析研究背景、作用及其意义,为后续工作的合理性奠定基础;接着详细探讨疫情分析与可视化平台的各项需求和技术问题,并证明了该系统的必要性和可行性。随后介绍了设计过程中所需的技术软件及设计理念,最后完成了系统的设计和部署运行工作。在信息化社会中,人们需要有针对性的信息获取途径,而这些途径的扩展正是大家努力的方向之一。然而由于视角的不同,人们往往会接收到不同类型的信息,这是技术上的一大挑战。 针对疫情分析与可视化平台存在的问题进行了研究,并开发设计出了该信息系统以解决问题。
  • 基于智能
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    本项目采用智能公交卡数据,通过先进的数据分析技术与创新的数据可视化方法,呈现城市公共交通使用模式及趋势。 为了解决现有公共交通数据可视化分析方法在不同空间尺度下难以同时处理乘客时空分布、客流时空分布及区域间客流时间变化等问题,设计并实现了一个多视图融合的可视化分析系统。该系统整合了城市公共交通智能卡信息、车辆GPS轨迹以及地铁和公交线路资料,并通过出行链路模型与基于旅行时间和地点特征的回归预测模型来推断乘客起讫点(OD)。随后,采用层次聚类的地图展示技术,结合融入方向指示的玫瑰图及动态对比堆叠折线流图,以分析各区域间的客流时间序列特点及其相互联系。最终通过深圳市真实公共交通数据进行可视化的实证研究验证了系统的有效性和实用性。
  • 当当书籍
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    该数据集包含从当当网收集的丰富书籍销售信息,通过精心设计的数据分析与可视化技术,旨在帮助用户洞察图书市场的趋势和模式。 当当网书籍数据可视化分析数据集是一个包含大量书籍详细信息的综合性资源库,旨在利用数据可视化技术将复杂的数据转化为直观且易于理解的形式。这为图书行业从业者、市场分析师及数据科学家提供了重要的研究与商业价值。 首先,该数据库涵盖了当当网上各类书籍的关键属性,包括书名、作者、出版社、出版日期、价格、类别和描述等信息。这些详细的资料帮助研究人员全面掌握书籍的种类分布以及市场趋势。 其次,它还收录了销售相关的各项数据,比如销量、销售额及用户评价等。通过对这些数据进行分析,可以深入了解书籍的市场表现及其受欢迎程度,并识别用户的购买偏好。这对于图书行业的营销策略制定至关重要。 此外,该数据库可能整合了用户行为和购买记录的数据。通过研究浏览历史、购物车中的商品以及评论信息,我们能够洞察读者的兴趣爱好及消费习惯。这有助于向目标用户提供更加个性化的推荐服务,从而提升他们的满意度与回购率。 在数据处理方面,则需要采用多种技术和方法进行支持。例如,在清理过程中去除重复和错误的数据;利用挖掘技术来揭示隐藏于书籍销售背后的趋势和模式等手段都是必不可少的。
  • 基于Python爬虫项目.zip
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    本项目为基于Python开发的网络爬虫,用于自动收集天气数据,并通过数据分析和可视化技术展示结果,提供一个完整的源代码包。 基于Python网络爬虫的天气数据采集及可视化分析项目源码.zip 是一个已获导师指导并通过、评分高达97分的高质量期末大作业项目,适用于课程设计与期末大作业需求。该项目无需任何修改即可直接下载使用,并且保证完整无缺和可顺利运行。
  • TED演讲)- 第76篇
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    本文章为数据分析系列之第七十六篇,聚焦于TED演讲数据集的深度挖掘和可视化展示,并提供相关代码及原始数据支持进一步研究。 ## 一、项目背景 TED成立于1984年,由Richard Saulman创立,是一个非盈利组织,旨在汇集技术(technology)、娱乐(entertainment)和设计(design)领域的专家。TED的口号是“Ideas worth spreading”,意为“值得传播的思想”。每年2月至3月期间,TED大会在北美举行,邀请各领域杰出人物分享他们多年的工作与研究成果,并将其浓缩成简短有力的演讲(通常不超过18分钟),这些视频随后会被上传到TED官网供观众免费观看。此外,独立运作的TEDx项目则鼓励各地粉丝自行组织类似TED风格的活动,在全球范围内推动思想交流。 ## 二、数据说明 本研究首先分析`ted_main.csv`数据集,该数据包含2017年9月21日之前上传至官方网站的所有TED Talks演讲信息。另一个相关数据集是`transcripts.csv`,它提供了具体的演讲文本内容。