中国奖牌数据分析-巴黎奥运会

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详细数据分析——变量描述（一） t组1t组2t组3t组4t组5t组6t组7t组8t组9t组10 t客户分群tcluster-1tcluster-8tcluster-12tcluster-9tcluster-7tcluster-5tcluster-10tcluster-3tcluster-11tcluster-4tcluster-6tcluster-2 t客户数t占总客户比例t0.065 t0.090 t0.197 t0.193 t0.102 t0.158 t0.125 t0.011 t0.035 t0.020 t0.005 t0.001 tARPUt68.53 t98.87 t126.41 t

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

中国失踪儿童移动GIS互助系统（MCMAS）利用移动GIS、人脸识别、云计算、公共数据共享等技术，为失踪儿童家庭和社会提供高效的追踪服务。MCMAS自部署以来运行良好，已发布了2016年5月25日至2017年5月25日期间1011名失踪儿童的信息。本研究利用MCMAS数据，结合数据挖掘和GIS技术，对失踪儿童的地理分布特征和影响因素进行了空间和视觉分析，并构建了中国失踪儿童的空间热力学图。 研究发现，失踪儿童比例较高的地区集中在中国东部，且失踪儿童数量与城市人口密度和经济状况显著相关。本研究从区域空间特征和影响因素两个方面，为失踪儿童的救援工作提供了宏观层面的参考。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。