垂直行业

这份报告深入分析了 2017 年垂直短视频 App 的发展现状。报告涵盖了市场规模、用户行为、竞争格局以及未来趋势等方面。通过数据分析和案例研究，报告揭示了垂直短视频 App 在内容创作、用户互动和商业模式上的独特优势，并探讨了该领域未来的发展方向。

垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集，进而节省CPU开销。

在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。

高精度地球重力场模型的扰动重力垂直梯度计算，挺适合搞地球物理或者地质相关工作的朋友研究。用的是 EGM2008 模型，最高能算到 720 阶，精度蛮高的。西太平洋和全球的分布图也能直观看出地质构造变化，看图比单看数据清楚多了。你要是做和地球引力、地貌、重力测量相关的东西，这个资源真挺值得研究的。

高效用模式挖掘领域复杂性使得提升其算法效率成为数据挖掘的重点研究。HUPminer算法是基于垂直模式类的典型方法，有效减少效用列表数量，但其对项集划分的需求仍占用大量空间。为解决这一问题，改进的IHUI-miner算法在考虑1扩展集中项集关联性的基础上，显著减少效用列表的个数。实验验证显示，IHUI-miner在时间效率和效用列表减少方面均优于现有算法HUP-miner与HUI-miner。

利用微脉冲激光雷达和太阳光度计，测量了我国西北地区气溶胶消光系数廓线和垂直光学厚度，计算出气溶胶标高。两种方法得到的气溶胶标高相关性好。统计分析了气溶胶标高随时间、地域和气候条件的变化，为研究该地区气溶胶变化规律提供参考。

提供 2013 年 11 月 13 日发布的 Destoon 5.0 全行业分类数据，具体操作步骤如下： 下载文件并解压，获取文件 GBK5.0--destoon_category.sql。 将文件上传至网站 file/backup 目录下。 前往网站后台——系统维护——数据库恢复，导入备份文件。 更新缓存。

国家统计局2017年发布了国民经济行业分类（GB/T 4754—2017），该分类系统包含详细的行业类型和层级结构，可以直接导入使用，提供了重要的经济数据支持。

电信行业的客户流失数据，蛮适合用来练练数据挖掘的手。嗯，数据格式比较清爽，拿来直接丢进 R 里跑模型也挺方便。适合想搞明白逻辑回归、决策树这些基础算法的你，动手一试就知道效果。 数据量不算大，响应也快，不容易卡顿。字段结构也比较直观，比如用户账户时间、是否用了流量包之类的，做特征工程也不难，适合初学者反复上手练习。 你要是正好在研究客户流失预测，或者准备建个小型模型，这份数据就合适。想看点实际案例？可以参考文章《电信行业客户流失中的数据挖掘应用》，讲得也挺实在。 如果你用的是 R，可以直接在 RStudio 里读入，配合 rpart 或 randomForest 包来跑一跑。路径用 read.

垂直分段的设计思路挺适合做大型分布式数据库的，你把不同的表按功能拆开，像把前台业务和后台统计分两组，数据读写压力就分散了，响应也快。嗯，这招在高并发下稳，尤其配合 Redis、MySQL 或 Bigtable 用的时候，效果更。 多时候，分段只是第一步，后面你还会遇到数据分布不均的问题，这时候可以参考下 Greenplum 或 HBase 的案例，看看别人怎么搞分区和数据迁移的，思路会开阔不少。哦，对了，MongoDB 这种灵活结构的数据库，和垂直分段一起用也挺省心的，改表结构也不那么痛苦。 如果你正打算优化查询性能，可以先从业务热点数据入手，把核心数据拆到单独的库里，再慢慢调整，别一上来就全