民族数据

整理了56个民族的中文名、拼音和英文名，提供MySQL脚本和Excel文件。

这是一个包含56个民族和全国行政区划信息的数据库。

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

56个民族的MySQL表（对应公安厅返回的顺序），第一个是汉族。

对 1995 年《云南民族学院学报》(哲社版) 41 期论文作者数据进行了统计分析，运用数理统计方法揭示了该学报论文作者数量与论文篇数之间的规律, 并建立了洛特卡分布模型：f(yx)=0.8103/x2.8539。

2009年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中，西北民族大学队伍选择了医院眼科病床合理安排的数学建模问题。他们考虑了医院资源的有效利用以及患者的等待时间等关键因素。

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。

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。

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