全球主要城市每日平均气温数据集用于气温变化趋势研究

2022 年的区县年均气温数据整理得还挺全，覆盖到全国所有区县，适合做气候可视化或地理相关的项目。是你要做那种基于行政区划的数据展示，比如用 ECharts 做个热力图、或是配合地图展示气温变化，直接套用就省心不少。 全国区县的年平均气温数据，整理得比较细致。每个区县都有，数据格式也规整，拿来做数据可视化挺合适。尤其你要搭配地图组件，用来做气温热力图，再合适不过。 数据来源和省市区结构是配套的，比如可以参考2014 年最新全国省市区县数据结构，你就能知道区县的层级编号怎么来的，这样合并数据时就不容易出错。 要邮编或其他附加信息，可以顺手看看2022 年全国省市区邮政编码这个，跟温度数据拼表也方

浦东新区气温变化趋势 该可视化图表直观展示了浦东新区一段时间内的气温变化情况，可以帮助用户快速了解气温走势。

采用SPSS软件对我国主要城市气温进行聚类分析、因子分析和相关分析，为各城市的生产生活实践提供指导。

全球主要国家和城市数据库是一个包含世界各主要国家和城市信息的资源集合。

世界各大国家和城市的数据库，包含详尽的中英文信息。

这个数据库包含省市县三级联动详细数据，涵盖城市名称、简称、邮政编码、首字母及每个城市的经纬度信息，专为地图定位应用设计。

嗯，country.sql这份资源适合跨境电商和开发者使用，包含了两百多个国家和四千多个省份的数据。想做国际化的项目或者需要国家、省份相关信息的应用，这份数据绝对能帮你省不少事。尤其是跨境电商，能用它直接对接全球市场，比较方便。数据全，信息比较准确，基本涵盖了全球的地理分布。你在做电商开发时，会常常遇到这种需求，这时候就可以用到它。总体来说，挺好用的，推荐给你！ 此外，这里有些相关的资源，也挺适合你的项目： 1. Tianchi AntaiCup 跨境电商推荐算法方案 2. 全球城市-省份/州-国家数据表.sql 3. 全球国家省份州城市四级数据详解洲、国家、州/省、城市 4. 全球国家省份城

数据科学的全球薪水数据集，信息量挺全的，从 2020 年到现在，工资水平、岗位类型、远程比例全都有，数据结构也比较干净，直接用 Pandas 就能搞。嗯，像experience_level、remote_ratio这些字段，挺适合做可视化或者预测练习。工资还换算成了美元，帮你省了不少麻烦，蛮贴心的。你做数据或者机器学习入门，这个数据集还不错，能练一阵子。 超过 37000 行的薪资数据，字段也挺丰富，像work_year、employment_type这些，拿来做分组统计、工资对比都挺顺手。尤其是remote_ratio，可以做点远程办公趋势，挺有意思的。字段全是英文的，直接配合pandas.

全球主要国家和城市名称及其代码，包含了SQL文件和项目文件。SQL文件可直接导入使用，数据基于2017年最新标准，按四个层级分布。您也可以根据需要修改SQL语句进行定制。