Import_Province_City_District_Data_2018

Here is the Province, City, County, and Town cascading table and its corresponding data. This structure allows for an organized, hierarchical selection of geographical units starting from the Province down to the Town level, making it easier to navigate and manage regional data.

This dataset provides China National Urban Area Data organized at provincial, municipal, and district levels as of 2018/05/07. This compilation facilitates regional analysis across various administrative levels, allowing users to gain insights into the geographical and administrative structures. The

纽约的 Airbnb 公开数据，蛮适合练手做数据挖掘项目的。数据量不小，字段也比较全，像room_type、price、neighbourhood这种都在。拿来做房价预测、热点区域挺方便的。配套的AB_NYC_2019.csv直接就能用，格式清晰，起来省心。 带图片的New_York_City_.png也还不错，用来可视化做个地图展示刚刚好。如果你想让结果更有说服力，可以结合这个图来做热力图啥的，效果还蛮直观的。 之前我用它配合pandas、matplotlib做了个房源分布图，钟搞定，响应也快。数据列里像minimum_nights这种字段，注意一下有些极端值，做前建议先一下。 另外它和其它

这个M文件从二进制*.dat文件导入数据，用PSpice创建。它已针对Pspice 6.0 (DOS)、9.1 (Student)、10.0.3和16.2.0进行了测试。如果您使用的是其他版本的PSpice，您可能需要调整代码！M文件还通过PSpice的瞬态分析、交流和频率扫描进行了进一步测试。但是，它可能无法导入数字数据。如果你能提供一个用另一个版本的PSpice创建或包含不同数据类型的小示例文件，我很乐意提供帮助。

MATLAB导入Excel代码数据科学语： Julia [这就是我们正在使用的]库/软件包： matplotlib-用于数据分析 Matlab-用于数学计算快速说明： julia code = .jl文件扩展名操作：赞美~和&或|双向运算，例如>, <, >>>数学运算：输入数据输入一个字符串： var = readline()读取数字： num = parse(Int64, readline())环形尽管while (true) print("Go to hell") end有条件的如果别的if (num % 2 == 0) println("even") else println("

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

包含中国天气网提供的大量城市或区域数据，包括省份、城市、区县和编码等详细信息。

如果你对大数据有兴趣，想成为一名大数据架构师，那么《Big Data Architect’s Handbook 2018》这本书挺适合你。它不仅了大数据架构的基本概念，还了多实用的示例代码，让你能亲自搭建和运行一个完整的大数据应用。书里会详细如何使用Hadoop、ElasticSearch等工具，以及如何结合机器学习和人工智能进行数据，你从结构化和非结构化数据中挖掘出有价值的见解。 书中不仅涉及到数据的设计考虑，还了如何构建一个高效的、可扩展的数据管道，并且让你了解云基础设施的设计和大数据应用的前端后端架构。如果你想快速上手，并且掌握一些先进的技术，不妨看看这本书。对于正在入门或准备转行的开发

这本《Big Data, Crime and Social Control》挺有意思的，它探讨了现代社会如何被大数据和监控系统影响，内容深入且全面。你会发现，书中对大数据的使用不单止是关于安全与隐私的简单对立，还深入讨论了技术对法律、社会公平等方面的深远影响。像自动化警务、人工智能和数据预测等话题都被涉及，挺有挑战性的，也蛮适合那些对社会学、法学或者大数据领域有兴趣的朋友。虽然有点理论深度，但起来还是有启发，尤其是它对自由意志、隐私与安全的复杂讨论，如果你对社会问题和科技交织的现状感兴趣，可以看看这本书，值得一读。