2017中国地方政府数据开放平台报告-数据提取

2020中国互联网发展趋势报告数据来源 移动端数据: 通过SDK获取用户移动端APP使用数据，包括但不限于频次、时长、浏览路径、订单、移动支付等维度数据的收集、上报、存储。 PC端数据: 针对特定类型平台进行不同维度及口径的数据抓取、数据结构化处理、存储及统计分析。 宏观数据: 来源渠道主要包括Wind、choice、彭博、各国相关统计机构、国际组织、第三方数据机构等。 统计周期: 报告重点数据截止日期为2020年2月29日。

2017 年中国大数据产业发展报告挺有意思的，专门从政府、全球发展、行业等多个角度来大数据市场。里面涉及的领域蛮广泛的，比如政府如何推动产业发展，全球大数据发展趋势的变化，行业如何借助大数据获得优势，应用领域也都一一覆盖，挺实用的。你要是对大数据产业感兴趣，或者想了解当前的产业动向，这份报告会给你不少启发。 如果你有时间，可以顺便看看相关的报告，比如 2020 年和 2019 年的大数据产业，内容也蛮丰富的。是大数据的应用场景，越来越多行业都在用这玩意儿，简直是“黑科技”。 你可以把这些报告当作学习资料，了解一下大数据的发展方向，未来你也能在工作中看到更多的应用机会。如果你想更深入某个特定领域

中国的行政区域数据已更新至2017年9月，包括地区编码、邮政编码、区号及行政区经纬度等信息。

这份 2017 年中国综合社会调查（CGSS）的数据资源，适合用作数据或编程练习。数据格式是csv，简单易用，适合各种数据和任务。你可以直接从官网（官网）下载，数据不仅包含社会调查的各类信息，还可以轻松导入到Python或R进行。需要注意的是，这份数据只供学习与研究使用，严禁商用哦。对于数据新人来说，真的是一个挺好的练习资源，拿来做数据清洗、可视化等都挺合适。如果你想要用这份数据做一些更深的，可以参考一些工具，比如MySQL、PLSQL等，它们和这份数据也挺配的。别忘了，数据集本身包含了多社会指标，能为你丰富的维度，挺不错的。

全球互联网的蓬勃发展，催生了海量数字内容的产生。用户通过多样化的终端和平台，将互联网世界推向了“大数据时代”。数据分析能力成为企业竞争和增长的关键，通过深入洞察用户特征，企业能够提升业务价值，强化核心竞争力。 国双数据中心，作为国双科技旗下的专业研究机构，依托海量在线信息数据和先进的网络营销云统计分析平台，致力于数字化环境下的在线媒体和受众研究。自2013年起，国双数据中心定期发布互联网行业报告，为公众和互联网企业提供全新的视角，以了解中国互联网行业的发展现状。通过分享真正有价值的数据，国双数据中心助力企业、广告运营机构和媒体获取专业、科学的在线媒体数据研究成果，共同推动产业蓬勃发展。

十一期间车主的出行偏好、时间分布还有高速通行习惯，看完这份 2015 年的大数据报告，感觉挺有意思的。报告里有大量的可视化图表，得蛮细致，尤其是节前节后车流高峰对比，做前端交互项目的时候能直接拿来参考数据结构和用户行为模型。

2012年中国各地的夜间灯光强度观测数据集，通过卫星遥感技术获取，反映了各地的经济发展、人口密度和电力消耗情况。这些数据被视为大数据资源，具有高价值潜力，可通过统计分析和空间建模揭示城市化进程的特征和规律。灯光亮度的变化可用于推断城市扩展速度、夜间经济活力和能源消耗情况，对城市规划、经济评估和环境研究具有重要意义。数据文件可能以“dmps2012”命名，格式为CSV或TIFF，适合使用GIS软件或Python中的Pandas进行处理。

CN-border-L1.dat 的中国国界数据，带省界信息，用来画图挺方便的。格式比较简单，搭配 matplotlib 或 echarts 一起用，省事多了。边界数据清晰，精度也不错，拿来做省份地图或者区域热力图都挺合适。 对前端来说，搞 可视化 最怕数据不标准。这份数据不用转格式也能直接喂给工具，配合 echarts.registerMap 就能快速出图，响应也快，体验蛮好。 如果你更习惯用 GeoJSON，那可以看看GeoJSON 中国行政区域边界数据集，格式标准，用的人多。想更精细点的，像县级、市级的边界，也有现成的资源，挺适合做多层级地图。 有时候做图还得搭配数据库，中国省市数据 M

《2017年中国省市区县街道三级联动数据库表》是一种针对中国地理信息的数据组织方式，主要用于电商网站、信息服务平台等系统的地域筛选和定位功能。该数据库包含了2017年中国行政区划的详细信息，从省级到街道级的四级行政单位，方便存储和查询地理位置数据。在UI设计中，三级联动指用户先选择省份、城市、区县，每个级别根据上一级的选择进行筛选。数据库表可能包含字段：id（主键）、parent_id（外键，表示上级区域ID）、region_name（行政区域名称）、level（行政级别）、sort_order（排序字段）。开发人员可以使用MySQL脚本p_region.sql快速在MySQL数据库中创建该表