DataEase 是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。DataEase的官方介绍请体跳转至官网—>https://dataease.io/
在SQL中，有一类函数能够作用于多条记录，如sum，count，max，avg等。被称为聚合函数，例如：
假如你有一个购物类的网站，那么你如何给你的客户来推荐产品呢？这个功能在很多电商类网站都有，那么，通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能，你也可以轻松的来构建类似的功能。
人口大国通常在全球人口排名中位居前列，其人口数量远远超过其他国家。而印度和中国这两个国家的人口数量均已经超过14亿，而当前全球的人口总数也不过刚刚突破80亿而已，妥妥的天花板级别存在。或许是中国和印度在人口方面的表现太过“耀眼”，以至于后面的那些人口大国遭到了忽视。
由于我国省份较多，把数据放在地图上展示会更加清晰，故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。
在 Python 脚本中，您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False，指示该元素是否存在。
Pandas是一种高效的数据处理库，它以dataframe和series为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。
要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成，这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下，每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。每个顶点是由一对x、y坐标定义的位置。该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。
2022.10.18共发现匿名网络资讯信息129,025条；最近7天共发现匿名网络资讯信息699,443条，同比增长107.03%；最近30天共发现匿名网络资讯信息3,376,242条。
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本项目为基于Java的出租房屋管理系统V1.0，采用区域网格化节点管理模式，完成流动人口的基础数据采集。在此基础上，通过后台数据的分类管理和分析，可视化展示区域流动人口数据的统计特性和关联分析结果，为各级管理部门提供可视化的结果分析，最终为区域流动人口疫情防控提供决策支持。 流动人口的防疫是当前区域人口管理的重要任务。当前流动人口统计不能满足公共卫生管理、提高新冠肺炎防疫质量和水平的需要。现有的区域流动人口数据库已经遇到瓶颈,存在有效数据采集难、数据缺乏有效验证机制的和关联分析不足等问题。因此,需要通过大数据存储、计算、分析、挖掘等技术,建立一套流动人口数据采集和分析平台。 本项目研究的防疫区域人口数据分析平台旨在运用大数据技术，实现各类基础数据、管理数据、运营数据的集中定义、集中存贮和集中使用。功能上包括，运用大数据技术，实现各类数据按照收集、准备、建模、结果、展现、归档的增值过程分级进行存储，以及实现以上功能所需的管理应用环境和技术支撑框架。平台主要为上层应用系统提供全局统一的数据综合利用及管理环境，为各类具体应用（应用子系统或子模块）提供统一的数据存储、加载、查询、分析以及展现的平台框架
建国70周年大庆即将到来，各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日，在这个举国欢腾的时刻，我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
Mysql数据库中CASE WHEN语句，是用于计算条件列表并返回多个可能结果表达式之一。
导读：2017年10月，美国队在世界杯预选赛中北美区最后一轮比赛中输给特立尼达和多巴哥，失去了世界杯出线权。美国队被淘汰后，也意味着人口排名世界前3的大国——中国、印度和美国全部与世界杯决赛圈无缘。
最高学府清华大学2016～2021六年级优秀毕业生统计，从省份维度，来解读优秀人才从哪里来。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组，并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式：聚合管道，map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中，管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
最近在做plotly可视化交互图标的联系，先做了两张图表，分别是2020年中国第七次人口普查各省市和各城市总人口数据图表：
HYDE是History database of the Global Environment的缩写。
该文介绍了如何使用Pandas的apply函数对人口普查数据进行分组汇总和自定义汇总，并使用可视化工具展示数据。同时，还介绍了一种方法来找出每个州人口最多的3个县，以及2010年至2015年间人口变化幅度最大的县。
按照目前的国家人口及增长率，我们来展望下2020-2040年的世界人口数。（因为负增长及一些国家的增长率数据为0，所以数据可能不怎么正确。）我们主要是展示分析过程及技巧为主。
我们从图表中看到，增长率从2010年开始整体还在增长，但是增速还是下降为主，在2018年的时候出现了个反弹。也就是说增速是一直在降低，这个是什么原因导致的呢？互联网用户还能增长多少呢？我们通过全球人口数据分析得到如下展示。
AI科技评论按：最近，一篇名为《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the
假设现在有一个相当规模的城市，大约有3.9万人。人口的确切数字是相当不稳定的，人们会搬入搬出、有婴儿会出生、有人会死亡。我们也许要花上整天的时间来得到每天确切的居民数量。但在大多数情况下，39,000这个数字已经“足够好”了。同样，在许多我们开发的应用程序中，知道“足够好”程度的数字就可以了。如果一个“足够好”的数字就够了，那么这就是一个应用近似值模式的好机会。
接着上节继续学习，在本节中，你将下载JSON格式的人口数据，并使用json模块来处理它们。Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具，你将使用它来对人口数据进行可视化，以探索全球人口的分布情况。 一 制作世界人口地图 1 下载世界人口数据和提取相关的数据 可以去（http://data.okfn.org/）下载population_data.json，来研究一下population_data.json，看看如何着手处理这个文件中的数据： [ { "Country Name": "Arab
行为矩阵：将离散的驻留信息，转化为用户的时空矩阵，通过机器学习模式识别，提取出用户的LBS行为特征。
前几天给大家分享了一些可视化图表的应用场景——《想做出让老板瞬间傻眼的数据可视化，先学会这几个高大上图表！》，很多同学都私信我想让我分享一下这些图表的制作方法，其中呼声最高的无疑就是可视化地图的制作了。
1、此题比较简单，考察聚合函数sum。常用的聚合函数还有count、max、min
WorldPop于2013年10月启动，将AfriPop，AsiaPop和AmeriPop人口绘图项目结合在一起。它旨在为中美洲和南美洲，非洲和亚洲提供一个开放的空间人口统计数据集存档，以支持发展，灾害应对和卫生应用。 平台中的WorldPop数据集提供了2000年至2020年的全中国的人口统计数据，包含两个数据集，分辨率分别是1公里和100米。本数据集的分辨率100米和1公里两个版本。前言 – 床长人工智能教程
1、matlab代码 我借鉴了BP神经网络的实现实例,这个例子数据全部都给好了
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的，无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统（GIS）领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。
现在网络上人口金字塔较多的是用excel来实现（可参考链接），但是用spss的步骤又很不明确，于是乎，想着自己试试。
前几天，小编跟着两个朋友，在深圳的商圈逛了逛，沿途看见了好几家麦当劳，他们两就随意的说了说，麦当劳数量有点多呢，到底是为什么呢？一个城市的麦当劳数量和什么有关呢？GDP？等级？人口数？。。。。
通过采集国家统计局“国家数据”网站中提供的中国历年人口数据，并对数据进行可视化的探索，发现了一些有意思和令人深思的现象和趋势。
Rimmer 博士是一位退休的心脏病专家，自1988年以来一直使用Mathematica。他对数学统计，金融市场，全球定位系统，信息知识和医学感兴趣；他在 Mathematica Journal和Wolfram演示项目上发表了很多文章。
最近在微博、公众号等平台看到许多关于女性生育后产生身体问题的文章，其中《生育后那些没有人告诉你的屎尿屁：是苦痛还是自由？》，引发了人们对于生育问题的广泛讨论。让我吃惊的除了文章中描绘的各种难堪、委屈的画面，更多的是生存至今从未通过媒体正面了解，甚至是小道听闻过此类内容的愧疚，因为在我不知道这些时，我只以为女性的痛苦仅存在于分娩时的短暂时分，而其后貌似与常人无异。
近几年来，我们发现只需要在网上快速搜索一下，便可轻松获取全球发展的重要统计数据。由于现在获取信息如此便捷，许多人认为记住这些数据没有任何意义。他们会说，“需要的时候查找一下就好啦！”
本次我们继续GIS数据获取的整理，今日主题为人口、共享单车与地铁数据。人口是很多GIS应用领域都会用到的数据之一，无论是人口密度、人口数量还是人口流动，都具有着很大的应用前景；而共享单车、地铁数据同样也是城市研究中的重要数据。
五一小长假结束了，我们继续来说说大数据史记。上次讲到了BAT代表的互联网公司，以及电信、金融、保险、电力、石化系统，接下来分析下其他行业。 1、公共安全、医疗、交通领域 随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量自然也不断地迅速增加。据说，1080P高清网络摄像机 ，速度能够达到每秒60帧，这样的摄像机一个月产生的视频文件就达1.8T。北京目前用于视频监控的摄像头有50万个，一个摄像头一个小时的数据量就是几G，每天北京市
之前参与一个机票价格计算的项目，为他们设计了基本的处理流程，但是由于整个计算流程相当复杂，而且变化非常频繁，导致日常的修改、维护和升级也变得越来越麻烦，当我后来再接手的时候已经看不懂计算逻辑了。为了解决这个问题，我借鉴了“工作流”的思路，试图将整个计算过程设计成一个工作流。但是我又不想引入一个独立的工作流引擎，于是写了一个名为Pipelines的框架。顾名思义，Pipelines通过构建Pipeline的方式完成所需的处理流程，整个处理逻辑被分解并实现在若干Pipe中，这些Pipe按照指定的顺序将完成的Pipeline构建出来。Pipeline本质上就是一个简单的顺序工作流，它仅仅按序执行注册的Pipe。这个简单的Pipelines框架被放在这里，这里我不会介绍它的设计实现，只是简单地介绍它的用法，有兴趣的可以查看源代码。
这个项目： 十年一次 全体中国人都要参与 十五天内完成 是的，第七次全国人口普查要来了。 人口普查“数清楚”了中国的人口状况，也见证了技术演进的一段历史。 第一次人口普查是在1953年，统计人口用的是当时最先进的计算方式——算盘，数据调查、登记、传送、分发都靠人工完成。 第二次人口普查是在1964年，还是手工登记，但用上了“两弹一星”同款计算工具，只能做简单的四则运算、平方数等运算的手摇计算机统计人口数据。 第三次人口普查是在1982年，中国向美国进口了21台最先进的电子计算机，作为录入和统计工具
2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。
人口下降螺旋一旦形成，一个传承了几千年的大华夏族，几百年内，即将在世界民族之林中，消亡……
最近**第七次全国人口普查**结果出来了，最近也是热搜不断，阿辰就突发奇想，获取了从第一次全国人口普查到至今的第七次全国人口普查数据（**全国总人口和各省人口数**）
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