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纽约市的街道数据以shapefile文件形式存在。

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简介:
The shapefile containing data representing the streets of New York City.

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  • Shapefile
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    本数据文件包含了详细的纽约市街道信息,以Shapefile格式存储,便于地理信息系统(GIS)用户进行城市规划和分析研究。 纽约市街道的shapefile文件包含了详细的地理数据,可用于城市规划、交通分析等领域。这些文件能够帮助用户更好地理解与利用城市的道路网络结构。
  • ZIP Code Shapefile
    优质
    纽约市ZIP Code Shapefile提供了详细的邮政编码区域地理信息,便于进行空间分析和城市规划。 纽约市的邮政编码的shapefile文件
  • 上海区划Shapefile,涵盖(乡镇级),含中英地名
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    本数据集提供上海市各区街道(乡镇)级别的详细边界信息,附有中英文对照的地名标注,格式为Shapefile。 上海市区划数据Shapefile文件包含街道(乡镇级)的详细划分,并附有中英文对照的地名。英文地名是通过使用百度翻译直接得到的结果。
  • 纳斯达克股
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    本资源提供纽约纳斯达克交易所实时及历史股票行情数据,涵盖股票报价、交易量等信息,助力投资者进行市场分析与决策。 在信息技术领域,数据是驱动决策的重要资源,在金融市场尤其如此。本段落的数据集聚焦于纽约纳斯达克市场的历史数据,涵盖了关键的市场指标,为研究者和投资者提供了丰富的素材。接下来我们将深入探讨这个数据集的构成以及其中蕴含的信息。 首先了解“数据集”这一概念:它是多个相关数据的集合,通常以表格形式存在,便于统计分析和机器学习应用。在这个特定的数据集中,我们关注的是纽约纳斯达克的股票交易信息,它包含了大量关于股票价格和交易量的数据,是理解市场趋势、进行金融分析的基础。 核心文件包括: 1. `prices-split-adjusted.csv`:这是一个调整后的股票价格数据表,“split-adjusted”意味着数据已经考虑了股票分割的影响。因此这个文件中的数据可以准确反映股票的实际价值变化,不受公司分割操作的影响。 2. `prices.csv`:这是未经调整的股票价格数据。虽然没有经过分割调整,但该文件依然包含了大量的历史交易信息如每日开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等。这些数据对于短期交易策略分析尤其有价值。 3. `fundamentals.csv`:此文件可能包含公司的基本面数据,例如收益报告、财务比率及市盈率等关键指标。通过这些数据我们可以对公司的经营状况有更深入的理解。 4. `securities.csv`:这可能是证券的元数据,包括股票代码、公司名称和行业分类信息等。它们有助于将股票与对应的公司及其行业相联系,从而进行跨行业的比较研究。 综合运用上述文件中的各种信息可以支持多种复杂的研究活动如时间序列分析来识别市场趋势;比较不同股票的表现;或者利用机器学习算法预测股价走向。同时结合基本面数据还可以探索业绩和股价之间的关系,并构建量化投资策略例如趋势跟踪、动量策略或基于估值的投资模型。 纽约纳斯达克的股票数据集是金融专业人士以及对金融市场感兴趣的人士进行深入研究与实践的一个重要平台。通过对这些信息的深度挖掘和分析,可以洞察市场动态并做出更明智的投资决策。
  • Airbnb开放集-挖掘
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    本数据集包含了纽约市内各类Airbnb短租信息,适用于进行数据分析与挖掘研究,涵盖租金价格、房源类型及评价等多维度内容。 New_York_City_.png 和 AB_NYC_2019.csv 这两个文件包含了与纽约市相关的数据和图像内容。
  • Uber 乘车分析
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    本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析,涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息,为城市交通规划和研究提供支持。 《解析Uber纽约市乘车数据集》 作为全球知名的共享经济代表之一,Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间,在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录,涵盖了广泛的出行信息,具有极高的学术研究价值。 数据集主要分为两个部分:一是详细的乘车记录;二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布,还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。 通过深入研究450万和1430万条乘车记录,我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如,可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异;同时分析早晚高峰期订单量的变化情况,从而评估城市交通压力,并为未来的交通规划提供依据。 此外,数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标,我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。 对于研究者而言,该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力,并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测,优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。 总之,《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况,也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析,我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。
  • MATLAB 中矩阵
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    本教程介绍如何在MATLAB中高效地使用矩阵来组织和操作数据,包括创建、访问及修改矩阵元素的方法。 在 MATLAB 中,可以将工作空间中的某一变量的数据保存为矩阵形式。
  • 中国各省县级XML.zip
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    该资料集包含了全国各省市县各级别的街道信息以XML格式存储,便于地理信息系统、数据分析及城市规划等领域使用。 对中国各省、市、区县、镇以及街道办的信息进行了整理,并以XML文件的形式呈现,以便项目开发过程中需要提供详细地址的功能使用。
  • 中国各省(MySQL格).zip
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    本文件包含中国各省份、直辖市、自治区及下辖主要城市的详细街道信息数据库,适用于SQL环境导入与数据分析,便于地理信息系统构建和商业选址研究。 1. 中国省、市、区、街道的信息更新。 2. 新增电话区号的设置。 3. 更新各省市区的经纬度数据。