再分析资料

利用中国105站探空资料和NCEP/NCAR、ERA、JRA三种再分析资料，通过线性趋势、标准差、相关系数、EOF分析等方法，对比分析了三种再分析资料在中国区域年均高空温度的可靠性。结果显示，三者高空温度值均低于探空资料，NCEP/NCAR资料在对流层上层更接近探空资料，ERA和JRA资料则在对流层中下层与探空资料更为接近。在年际变化和长期变化趋势方面，ERA资料在我国北方对流层上层的再现能力较好，NCEP/NCAR资料在我国南方对流层上层的再现能力较好。

NCEP 再的天气图表，真的是个宝藏资源。海平面压力、地理子图、任意时间步长都能搞定，最妙的是画出来的图还挺美观。你只要下载点数据，再装个免费的 m_map 包，基本就能跑起来，响应也快，代码也简单。嗯，支持 2014B 及以上的 MATLAB 版本，用着也放心。尤其是那种 2x3、3x4 的子图矩阵，拿去做报告直接用都行。如果你经常气象数据、研究天气系统，或者就是想在地图上叠点图，这工具还蛮值得一试的。

方差的 PDF 课件，讲得还挺系统的，适合你要快速上手或者补补统计基础的时候翻一翻。内容从单因素讲到双因素，案例也挺接地气，比如用灯泡寿命、作物产量这些日常例子来解释，蛮容易懂的。是交互作用那块，说得比较细，顺便帮你避个坑：不是两个因素都显著，就一定有交互作用，实际操作里还真常被搞混。试验设计那一部分也比较实用，是你搞 A/B 测试或者页面实验优化时，那种“多个条件一起评估”的场景，对口。你要是之前只接触过 t 检验，读一读你会知道为什么多组比较不能一直用 t 检验，用 ANOVA 才更靠谱。如果你顺手要查怎么在工具里做，可以看看这些扩展资源——Excel 和 SPSS 的操作指南都有，MAT

聚类方法的讲义 PPT，内容还挺实在的，适合做数据或市场细分的朋友参考一下。讲得比较清楚，从聚类的基本任务讲到系统聚类法，像k-means、欧式距离、Q-距离这些常见算法和概念都带到了，搭配案例用起来会更直观。 里面提到的样本分类和变量分类，是做初步探索时常见的做法，尤其是在你数据还比较“原始”的时候，用聚类先分个类，再去做判别、降维都比较方便。就像是先把人群按兴趣标签分个组，再研究他们的行为特征。 距离和相似性这块讲得也不啰嗦，比如用欧式距离判断相近，或者用余弦相似度看方向一致，其实你在用sklearn的时候经常得选这些参数，有这个讲义打底，心里会更有谱。 另外提到的系统聚类法，其实挺适合做

R 语言是一个强大的工具，用来搞统计和数据可视化都挺拿手的。如果你对数据感兴趣，又想要开源免费的工具，R 绝对值得一试。它的社区活跃，插件也多，基本上你能想到的方法，它都有现成的方案。嗯，用它来画图，效果也蛮炫酷，适合多元统计、建模之类的场景。如果你喜欢折腾，还可以搭配 GIS 做地理可视化，或者用经典的数据集，比如 Iris 来试手。，玩数据，R 可以算是老司机推荐的“必备神器”了。

ArcGIS 的地统计资料，真的是空间数据玩家必备的宝藏资源，尤其是搞插值和变异函数建模的。理论讲得比较扎实，但也不难啃，重点都落在了怎么跟 ArcGIS 结合上。像是协方差函数、区域化变量这些概念，说得挺清楚，能直接拿来套到实际项目里。还有就是它把模型验证和空间误差也整合进来了，帮你避免做出来的结果“看着准其实不靠谱”。 如果你平时有做空间插值、栅格、或者项目里用 ArcGIS 做环境建模啥的，这份资料真挺值得一看。懒得看理论？直接跳到 ArcGIS 应用部分就行。还附了不少相关下载链接，想深入的可以慢慢挖。 顺手提醒下，拿它练练 kriging 插值，效果还不错，就是参数别乱设，多试几组再

《数据分析就业班》课程资料涵盖了丰富的内容，帮助学员掌握数据分析的核心技能，提升就业竞争力。内容包括数据类型、描述性统计、概率论、统计推断等基础概念，以及Python中Pandas库的数据预处理、Excel的数据整理应用、Scikit-learn库的预测模型构建和数据可视化等内容。案例分析涵盖电商、金融、医疗、社交媒体等多个行业，帮助学员理解不同行业的数据需求和分析方法。此外，资料还包含简历撰写技巧、面试准备策略等就业指南。

描述数据单位的不可再分解，包括：t名称t描述t数据类型t长度(精度)t取值范围及缺省值t计量单位。

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如果你想提高自己的算法和数据结构能力，这个资源包真是蛮不错的。它详细了**数据结构**和**算法**，不仅覆盖了各种数据结构的逻辑和存储结构，还深入探讨了排序、查找、动态规划、贪心算法等各类算法。通过这种方式，你不仅能学到如何问题，还能了解算法背后的复杂度，提升你在写代码时的效率。最关键的是，里面有多实用的示例代码，你更好地理解和应用这些知识。还挺适合想要进一步深化算法思维的开发者，推荐给你哦！ 如果你刚接触数据结构与算法，建议先从常见的**排序算法**和**查找算法**入手，再逐步深入到图论、动态规划等复杂算法。你会发现，掌握了这些基础，写出的代码不仅更高效，而且维护起来也更方便。可以说，这