吉林市

洞悉市场先机，掌握数据脉搏。这份2018年吉林市汽车车型、品牌、厂商保有量数据报告，为您提供精准市场分析依据，助力车后服务和汽车销售行业精准决策，抢占市场份额，创造更大价值。 需要数据分析支持？欢迎与我联系，提供专业咨询服务。

吉林大学数据库

关联规则是数据挖掘中一项重要技术，用于发现数据项集之间的关联性。在吉林大学数据挖掘课程中，关联规则被定义为形如 X ⇒ Y 的蕴含式，其中 X 和 Y 是数据项集，且 X 与 Y 不相交。 支持度和置信度是衡量关联规则重要性的两个关键指标： 支持度: 指包含 X 和 Y 的事务在所有事务中所占的比例，用于衡量规则的普遍性。 置信度: 指包含 X 的事务中，也包含 Y 的事务所占的比例，用于衡量规则的可靠性。 简而言之，高支持度的规则表明该关联关系在数据集中频繁出现，而高置信度的规则表明该关联关系具有较高的预测能力。

还在为数据库课程发愁吗？这里有你需要的全部资料，助你轻松掌握数据库知识点，取得优异成绩！ PPT课件，详细讲解课程内容 历年期末试题，助你掌握考试重点 常见问题分析，帮你解决学习过程中的困惑 课程设计答案，提供解题思路和参考方案

提供北京市行政区划轮廓Shp文件 矢量格式，方便编辑和分析 适用于GIS软件，如ArcGIS和QGIS

这是徐州市公交信息的完整数据库文件，方便用户直接查询和使用。

代码解析：诺福克市沿海洪灾风险评估 本项目包含Ruckert等人研究中使用的分析代码，用于评估弗吉尼亚州诺福克市沿海洪灾风险预测的差异性。代码主要使用R语言编写，部分文件使用Matlab语言提取数据。 研究重点 分析诺福克市公开的沿海洪灾风险预测数据，包括海平面上升和风暴潮。 对比不同预测数据，识别差异来源。 提取并转换数据，确保不同预测数据的可比性。 分析方法 数据获取： 从公开渠道或个人沟通获取代码和数据集。 识别背景条件： 分析预测数据的背景条件、假设和方法，例如测量单位、水位基准、基准年和本地化方法。 数据转换： 将数据转换为统一格式，以便进行比较。 代码结构 项目目录包含复现Ruckert等人研究所需的所有文件。 研究文献 Ruckert, K.L., Srikrishnan, V. & Keller, K. (正在审查). 表征沿海洪水灾害预测的深层不确定性：弗吉尼亚州诺福克市的案例研究。科学报告。 Ruckert, K.L., Srikrishnan, V. & Keller, K. (2018). 表征沿海洪水灾害预测的深层不确定性：弗吉尼亚州诺福克市的案例研究。arXiv 预印本。arXiv:1804.02874.

2021年3月4日，纽约市民警监督小组发布了针对现任和前任NYPD官员的投诉数据。您可以在纽约市官网上找到详细的官方数据。然而，现有的数据格式使得汇总和分析变得困难。为了便于使用，我们从Microsoft Power BI抓取了数据，并将其输出为CSV格式。这些数据使用与官方UI相同的数据终端，并仅包含与官方报告相同的公共信息。如果您需要生成数据脚本，请查看有用的链接。

北京市出租车的相关数据集合，包括各地区打车难易程度分析。

波士顿市的房价受多种因素影响，包括房间数、犯罪率、居住面积比例、商业用地比例以及是否靠近河流。此外，还考虑了财产税率、学生与教师的比例以及低收入人群的比例。这些因素综合影响着房屋的市场价格。