月度数据

月度数据文件来自统计局，内容挺丰富的，主要涵盖了不同地区的详细统计数据。如果你做数据或者项目中需要用到行政区划数据，拿到这个文件能节省不少时间。统计局-月度数据.xls适合需要按地区进行细化的项目，像是城市、县区数据查询，挺有用的。文件格式简单，适合用在不同数据库中导入，尤其是如果你正在做一些跨地区的数据整合和展示。这份资源对你搞 SQL 查询、数据清洗肯定是有的，基本可以当成参考库来用哦。如果你要在项目中使用这些数据，可以参考一下相关链接，了解更多数据结构和导入方法。，数据量蛮大，使用起来比较方便，基本上不需要复杂的。

月度综合数据构成 时间粒度: 最近3个月: 保留详细数据 3个月前: 仅保留汇总数据 空间粒度: 其它空间使用 双重粒度的呼叫信息 呼叫信息数据字段 (双粒度) 维度: 呼叫类型 IMSI号 主叫号码 被叫号码 通话开始时间 通话时长 通话位置 漫游类型 指标: 基本通话费 基本通话附加费 长途费 长度附加费 客户呼叫信息表字段 维度: 呼叫类型 IMSI号 主叫号码 被叫号码 通话开始时间 通话时长 通话位置 漫游类型 指标: 基本通话费 基本通话附加费 长途费 长度附加费

本页面为您提供多项数据查询功能，并以区块形式展示每日及每月累计数据。

快消行业的月度销售数据，做回归挺合适的，数据结构清晰，字段也不复杂。用来练习建模思路、特征选择这些刚刚好，不会太杂也不太水。像销售额、促销力度、广告投入这些字段，正好适合拿来跑一波线性回归或者多元回归。 字段命名也比较友好，不用花太多时间做数据清洗。直接用 pandas 做预，再用 sklearn 跑模型，流程顺。每个月的数据可以帮你模拟真实业务场景，比如销量跟什么变量关系大，或者季节性变化有没有影响。 如果你对回归还不是熟，可以搭配下面这些资源一起看，入门效率会更高： 回归：基本原理+实际应用 Logistic 回归：分类场景也能参考 方差与回归：教你判断变量显著性 回归的

全国各省市地区经纬度数据，涵盖至区县级

在SQL Server（MSSQL）中，有时我们需要根据特定需求返回固定长度的数据，例如银行账号或序列号。为解决此类问题，创建了fn_FillNumberWithZero函数。该函数接收两个参数：需要填充的数字@num和目标长度@len。其主要功能是确保返回的字符串长度始终为@len，在不足时在前面填充0。函数首先检查输入数字@num转换为VARCHAR后的长度是否超过了@len，若超过则直接返回原始数字字符串。如果长度不足，则计算需要填充的0的数量，并通过循环构建一个填充0的字符串。测试SQL语句select dbo.[fn_FillNumberWithZero]('1',4)展示了函数的应

将 Hive 中包含经纬度信息的表导入 Elasticsearch 中。

省市区县经纬度数据可直接导入MySQL数据库，方便数据管理和查询。

多粒度封锁（续）例：三级粒度树。根结点为数据库，数据库的子结点为关系，关系的子结点为元组。数据库关系Rn关系R1元组元组……

COMPARE 函数用于比较两个 MATLAB 数据结构，并返回一个逻辑值矩阵，指示对应位置的元素是否相等。 函数适用条件： 输入数据 A 和 B 必须具有相同的类型和大小。 对于结构体，要求字段相同。 对于数组，要求维度一致。 返回值： COMPARE 函数返回一个与 A 和 B 大小相同的逻辑值矩阵 C。如果 A 和 B 中对应位置的元素相等，则 C 中对应位置的值为 true，否则为 false。 特殊说明： 字符串比较不要求长度相等。 嵌套的元胞数组或结构体需要递归地满足上述条件。