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这里整理了所有城市的SQL语句，包括创建表格的代码。

本书统计涵盖从2008年到2017年的中国能源统计数据，包括全国经济数据，供能源行业人士参考。

中国天气网城市代码数据库挺好用的，包含了全球超过 8000 个城市的代码。这个数据库了丰富的城市信息，尤其对天气应用和定位功能开发有。无论你是在做气象相关的项目，还是需要用到城市的详细代码，都可以用它。最棒的是，这些数据也可以导入到数据库中，快速查询，方便。 其实如果你需要更具体的城市数据，比如省市区的详细数据，也有多不错的资源。例如你可以去查看 WeatherCities.db，它也了全国主要城市的详细信息。如果你使用 SQLite 或者 MySQL 进行数据库开发，这些数据库文件合适，直接使用就行。 ，这个天气网城市代码数据库资源适合需要城市数据支持的项目，简单方便，操作起来也比较直接。

中国省市区县的 SQLite 数据库，结构清晰、数据全，还带了天气网城市 ID，挺适合做本地天气、行政区联动这类项目的。 中国省市区县的SQLite 数据库，表结构比较简洁，一眼看懂。省、市、区都分好了，字段命名也还蛮清晰的，适合懒得自己整理数据的你。 搭配了天气网城市 ID，这个就挺贴心的。你要做个本地天气小程序？直接查 ID 就能调接口，响应也快，省了你一堆对照工作。 如果你想看看历史版本，也有 2018 和 2014 年的版本可选，数据格式差不多，适合做版本对比。还有个全球城市数据库，想扩展到国外也不是问题。 数据来源整理得比较全面，像城市编码、经纬度、MySQL 脚本这些相关资源也都能

少数民族的人口数据、健康信息、疾病分布啥的，一直是社会研究的热点。而《中国少数民族统计学数据》这个资源就挺全的，尤其聚焦在贵州那边，数据量大，颗粒度也比较细，适合做深度。 贵州省的少数民族分布，啥苗族、侗族、布依族的人口比例、聚居情况这些，都能在这套数据里找到。不光有总数，还有增长趋势、年龄结构什么的，适合做长期跟踪研究。 你如果是做统计或者数据可视化的，这个数据集还挺方便。比如你要画一张按县级区划分布的热力图，配上echarts或者highcharts直接搞，响应也快。 比较的是，它还结合了医学数据仓库的概念，能拿来做少数民族地区的疾病预测。像常见病、遗传病、高发病啥的，通过回归或者聚类算法

2005年中国旅游业再创历史新高，入境过夜旅游者4681万人次，国际旅游收入293亿美元，国内旅游人数12.12亿人次，旅游总收入5286亿元，出境旅游总人数3103万人次。

深度解读局域网与广域网 局域网（LAN） 覆盖范围较小，通常在一栋建筑物、一个办公室或一个家庭内。 数据传输速率高，延迟低。 易于搭建和维护，成本相对较低。 常用的局域网技术包括以太网和无线局域网。 广域网（WAN） 覆盖范围 geographically 广泛，可以跨越城市、国家甚至全球。 数据传输速率相对较低，延迟较高。 搭建和维护成本较高，需要依赖电信运营商提供的服务。 常用的广域网技术包括专线、帧中继、ATM 和 VPN 等。 局域网与广域网的比较 | 特征 | 局域网 | 广域网 || -------- |

2022年8月31日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布了第50次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称：《报告》）。《报告》显示，截至2022年6月，我国网民规模为10.51亿，互联网普及率达74.4%。《中国互联网络发展状况统计报告》是衡量中国互联网发展的重要参考文献，由CNNIC每半年发布一次，全面展示我国互联网的发展历程与现状。 报告亮点与结构 互联网基础建设：报告分析了IP地址、域名、移动电话基站、互联网宽带接入端口和光缆线路长度等指标。这些指标反映了互联网服务的基础设施建设，数据显示我国的IP地址和域名数量持续增长，移动通信设施覆盖面显著扩大，互联网接入环境日趋完善

中国地域基础信息挺实用的，是它跟国家统计局的数据是同步的，涵盖了多不同层级的行政区划信息，使用起来方便。数据表结构挺清晰，省市区的数据层级关系也得蛮详细的。如果你需要类似地域数据，搭建相关数据库还是比较。尤其是如果你正在做与地域相关的系统，像地域划分、区域统计，或者只是想了解国家统计局的最新数据，这个资源都适合。其实，基本上每年都会更新一次，你可以根据最新版本的需求来调整使用的数据库，避免数据过时。如果你要整合这些数据，可以参考下方这些链接，你快速上手。

《多元统计中国人民大学版》这门课程挺有意思的，涉及的内容广，基本涵盖了你在数据中常见的技术。比如，多元线性回归就是用来研究多个变量对一个因变量的影响，常用来做预测；还有方差，这个在对比不同分类数据时比较好用。如果你对数据维度缩减感兴趣，主成分(PCA)是个不错的选择，它能帮你从一堆相关的变量中提炼出最重要的信息。课程内容包括了各种方法，还有实践用的软件操作指导，像SPSS、R、SAS这些软件都会涉及到。课程也有一些实际案例，像在OF3324 多元统计数据.doc中就有具体的应用示例。聚类、判别和因子这些方法也都讲得蛮细致的，尤其是对于大数据的有。如果你学习这门课程，最重要的是要理解背后的理论，