投诉数据

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纽约市警方投诉数据分析
2021年3月4日,纽约市民警监督小组发布了针对现任和前任NYPD官员的投诉数据。您可以在纽约市官网上找到详细的官方数据。然而,现有的数据格式使得汇总和分析变得困难。为了便于使用,我们从Microsoft Power BI抓取了数据,并将其输出为CSV格式。这些数据使用与官方UI相同的数据终端,并仅包含与官方报告相同的公共信息。如果您需要生成数据脚本,请查看有用的链接。
新能源汽车投诉数据集(易车网)
新能源车的投诉数据,结构挺清晰的,一共 2 万 8 千多条,字段也比较全,像品牌、车型、典型问题这些都有,起来方便。嗯,如果你在做用户反馈、售后对比,或者想看看各家车企的效率,这份数据就挺合适的。 数据的应用场景也比较广,你可以拿来练练数据可视化,也能用来建模型做预测,甚至跟其他车系数据联动都不难。关键是原始格式比较干净,导进MySQL或者Pandas都没啥障碍。 我顺手翻了下,有几个关联资源还挺实用,比如汽车品牌及其车型详细数据,配合使用更方便做维度补全,还有MySQL 文件直接用也省事。 不过提醒下,字段虽然丰富,但投诉状态这一列有些值不规范,做前最好先清洗下数据。嗯,还有典型问题字段有合
思翔315ASP版在线投诉平台
思翔 315 的在线投诉系统,功能比较聚焦,主要面向工商局网站这类场景。默认用的是 Access 数据库,文件名是,用户名和密码都是。嗯,适合那种数据量不大、管理结构项目。 界面逻辑比较清晰,分局管理的模块也有做区分。后台用 ASP 写的,响应还不错。如果你熟悉老一套 Web 开发流程,基本上能快上手,调试也方便。 Access 数据库的连接方式挺老派,但也稳定。比如你想用工具解密数据库密码,可以参考这篇:Access(*.mdb)数据库密码解密方法,一步步照着来,挺清晰。 另外,管理的时候想查看或在线修改数据库内容,推荐用这两个工具:MDB 查看工具 和 ACCESS 数据库在线修改,都还蛮
ASP.NET投诉报修与物业管理系统
物业管理的水电费计算、报修、投诉流程搞得一团乱?有个项目还挺值得一看。它是用ASP.NET写的,后台搭配的是老牌的SQL Server 2005,功能倒是挺全,能搞定费用计算、在线缴费、业主员工信息管理这些常规操作,页面也还蛮清爽,交互不复杂,适合想快速上线一个物业系统的场景。 ASP.NET 的事件机制配合后台 SQL 语句,用起来还是蛮顺手。像登录验证、报修这类功能,逻辑已经写好了,你稍微改下字段就能复用。登录那块加了验证机制,虽然不是 OAuth 那种,但基本的账号密码校验还是有的,安全性方面也考虑了一些。 投诉报修模块还蛮实用,表单提交后能直接进后台,管理员能查进度、修改状态,也能生成
2018-06-NYC-311-投诉和人口统计分析
此分析使用来自纽约市 311 数据库和美国人口普查局的数据,覆盖 2010 年至 2018 年期间提交的所有 311 项投诉。
投诉管理系统V4.01升级版
这是一个适用于各行业及企事业单位的信息管理系统,可以集成管理所有数据信息,通过简化的在线录入、管理、查询和共享,构建了一个“低成本、高效率、操作简单、可自由定制”的信息管理平台。系统支持单机、局域网或互联网网站安装,通过浏览器即可轻松访问。其用户操作方式与Windows类似,体现了人性化的设计理念,带来优雅的应用体验。系统的信息管理功能完全基于用户自定义,灵活、简约且功能丰富,可用于建立企业综合管理系统。系统提供多种数据展示方式,包括缩略视图和表格视图,以及直观灵活的统计分析功能。用户可随时备份、恢复数据,并支持Excel数据的导入导出。此外,系统还提供“信息中心”,用于发布通知、公告、文档和
数据架构:数据仓库与数据挖掘
数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据,而数据挖掘则从中提取有价值的信息。
大数据数据提取
此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中,中间不读取至内存,满足大数据处理需求,适用于负荷曲线大数据提取。
数据库数据概述
数据的多样性,数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频,甚至是雷达信号,都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的,建议从“数据的定义”和“特点”入手,基本概念吃透了,后面建表、查库才顺手。嗯,这节内容虽然看着基础,其实挺关键,别跳过。
数据仓库数据数据挖挖掘实践掘与数据仓库分析实践
超市销售里的商品搭配,总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例,其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构,围绕超市销售场景,从维度建模到宽表设计,讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细,事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式,能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值,尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择,说白了就是去脏数据、挑重点,这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看,把多个维度合在一起,查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集,像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少