加拿大卡尔加里市城市水质特征统计与建模

本研究探讨了杜阿拉沿海地区由盐水入侵引起的淡水资源时空污染水平。共收集了19个站点的水样，其中包括从红树林区域选取的3个站点和其余地区的16个站点，划分为沿海、内部1、内部2和内部3四个样带。研究跨潮湿和干燥季节进行多次采样，并采用美国公共卫生协会的方法对水样的理化参数进行分析。地统计分析显示，在湿季和干季，电导率分别为208.91至660.63μS/cm和45至7540μS/cm；钙含量分别为0.06至85 mg/L和4至256 mg/L；硫酸盐含量分别为0至103 mg/L和0至99 mg/L；总溶解固体含量分别为15.79至1467 mg/L和20至3750 mg/L。研究区域表明东南部

本研究调查了巴基斯坦卡拉奇市地下水质量的空间变化及其潜在污染源。研究区域包含大型垃圾填埋场、工业区以及接纳大量工业和生活污水的露天排水沟。 研究分析了地下水样品中的 pH 值、电导率 (EC)、氟化物 (F-)、氯化物 (Cl-)、溴化物 (Br-)、硝酸盐氮 (NO3-N)、硫酸盐 (SO2-4)、钠 (Na+)、钾 (K+)、钙 (Ca2+)、镁 (Mg2+) 和铵 (NH4+) 等参数，并与世界卫生组织 (WHO) 的饮用水标准进行了比较。 结果显示，地下水中离子浓度排序为：Cl- > Na+ > SO2-4 > Mg2+ > Ca2+ > NO3-N > K+ > F- > Br-。E

基于 MATLAB 的ISR-TrafSim 2.0交叉口仿真工具，挺适合研究慢行交通违章行为的朋友。研究用了南京 4 个典型交叉口的数据，4000 多个人行和非机动车样本，不光量多，而且时间段覆盖也全，统计比较扎实。 慢行交通在不同交叉口、不同时间段的违章情况差别还挺大。比如说，自行车的行驶方向违章率和类型违章率就不是一回事，受信号配时和交叉口设计影响蛮大。适合做可视化或者建模的朋友深入挖掘。 里面还有一些挺有意思的发现，比如说年龄和违章行为之间有关系，青少年的违章比例反而最低，蛮出乎意料的。研究还讨论了信号配时、交叉口形式对违章影响，挺全的，适合做实地数据或算法优化用。 配套资源推荐也挺实

新郑矿区的水质统计方法挺有参考价值的，尤其是用统计学把地下水流动带、断层影响这些搞得明明白白，不是那种只靠经验说话的老一套，思路比较科学，应用起来也接地气。你要是在做煤矿、地质水文方向的项目，可以看看这个资料，思路借用一下不吃亏。 地下水强径流带的判定用的是统计学方法，不靠拍脑袋，全是数据说话，挺靠谱的。而且之后还能划出不同含水岩组的联通段，就像在地下做了一张通道图，帮你搞清水是怎么跑的。 断层对地下水的影响也讲得蛮细，像那种边界断层到底是阻水的还是导水的，这里面有数据支撑，不是靠猜。你要是做防治水的策略设计，有这做底子，决策会稳得多。 还有一点比较实用——这篇的方式也能用在其他矿区，比如你看

统计里的 R，真的是个好用到爆的小工具，尤其配上《统计建模与 R 软件》这本书，用起来简直事半功倍。书的结构比较贴近熟悉的数理统计课程，基础打得挺牢，还挺系统地讲了建模怎么搞，怎么用 R 来跑数据、画图、做检验。每一章都不是干讲概念，而是直接结合 R 来演示，比如用lm()做线性回归，或是用ggplot2画出各种炫酷图表，代码量不大，上手也不难。R 的包多得让人眼花，但书里挑的都是比较实用的，比如car、MASS、forecast，讲得也比较接地气，有种“老司机带你飞”的感觉。你要是之前用 Excel 数据，换成 R 之后会发现灵活多了，图也清晰，逻辑也顺。更妙的是它还结合了不少实际应用场景，

该数据集利用河流拓扑数据，分析了地形特征与河流面积、流量、宽度和深度之间的关系，形成了一个详尽的水系宽度和深度数据库。这个数据库可用于水力或水文模型的初始估计，特别是在其他测量数据不足时。提供的估计值和95%置信区间为河流的宽度和深度提供了合理的范围。数据集涵盖全国范围，记录了每个要素的属性，包括河流宽度、深度和平均年峰值流量的估算。

部分数据脚本：DROP TABLE IF EXISTS dm_bxgl_city; CREATE TABLE dm_bxgl_city ( csdm varchar(10) NOT NULL COMMENT '城市代码', csmc varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '城市名称', fjdm varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '父级代码', ssqbs char(1) DEFAULT NULL COMMENT '省市区标识(1表示省，2市，3表示县)', yxbz char(1) DEFAULT NULL COMMENT '有效

使用Adult 数据集来如何通过特征工程在复杂的现实世界中建模真的挺有趣的。你可以借助转换器提取特征，快速提升模型的准确性，是当你面临类似分类任务时。它的特征包括年龄、教育、婚姻状态等，这些都能好地反映现实中的各类模式。对于想深入了解数据预和特征提取的同学来说，Adult 数据集无疑是一个好的入门工具。你可以用它去尝试不同的机器学习算法，看看哪种最能优化你的结果。哦，如果你有兴趣，下面这些相关资源也不错，你扩展对数据集的理解。比如你可以看看iris 数据集，它也挺适合进行数据挖掘实验的。在进行建模时，不要忘了数据质量对最终效果的影响。使用Adult 数据集时，你会发现一些预步骤能够大大提升模型

R 软件：统计建模与计算利器 R 语言作为开源的数据挖掘软件，为用户提供了强大的统计分析与计算功能。