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《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
南京市近年来城镇化发展现状的调查与分析 近几年来，随着南京市经济的不断发展，尤其是2013年的GDP总额超过1293亿美元，人均GDP达到了15851美元，南京市的城镇化发展正在以一种前所未有的速度在快速推进。然而在发展的过程中，也出现了不少问题和困难，我通过实地调查，结合相关资料，得出了对此类发展问题的初步分析。 “城镇化”是由我国学者创造的新词汇，是1991年由辜胜阻在《非农化与城镇化研究》中使用并拓展了“城镇化”的概念，在后来的研究中，他的理念获得了一批颇有见解、影响较广的研究成果。城镇化的一般定义是指农村人口不断向城镇转移，第二、三产业不断向城镇聚集，从而使城镇数量增加，城镇规模扩大的一种历史过程。 城镇化作为一种历史过程，不仅是一个城镇数量与规模扩大的过程，同时也是一种城镇结构和功能转变的过程。这一历史过程包括四个方面：一，城镇化是农村人口和劳动力向城镇转移的过程；二，城镇化是第二、三产业向城镇聚集发展的过程；三，城镇化是地域性质和景观转化的过程；四，城镇化包括城市文明、城市意识在内的城市生活方式的扩散和传播过程。总体上可以分为两方面来进行论述：一方面表现在人的地理位置的转移和职业的改变以及由此引起的生产方式与生活方式的演变；另一方面则表现为城镇人口和城市数量的增加、城镇规模的扩大以及城镇经济社会、现代化和集约化程度的提高。 自改革开放以来，南京市作为长三角地区的重要一环，借改革的东风和省会城市的优势，坐上了经济发展的快车。但是随着时间推移，我们的
生活水平在增长的同时，也受到了许多城镇化发展带来的负面效应影响。在此我列出了以下几个方面： 一，人口数量的过快增加。2013年南京市常住人口总量为818.78万人，户籍人口643.09万人，流动人口175.69万，城镇化率已达到80.5%，排全国第7位，主城已完全城镇化。虽然外地人口大量迁入作为主要的增长途径，可以带来更多的劳动力，为本地区的经济增长做出相应贡献，但是这也增加了许多社会资源的需求量增大，包括教育、住房和交通等资源，同时也给就业市场造成了极大压力，就业形势日趋紧张。由于每个方面都有大量问题要做反映，因此我分别对刚才提到的三个方面进行了更详细的论述： 1.目前仍有许多居民仍住在棚户区内，住房环境恶劣，“脏乱差”成了这里的代名词；不少居住在城中村的外来务工者，由于多数文化素质较低，从事的都是高强度但回报不高的工作，因此会对社会上其他生活条件较好的人产生反感心理，容易诱发各类犯罪行为，给社会治安带来负面影响。 2.当前由于人口数量的快速增加，教育资源没有及时得到补充，出现了供应不足的情况，尤其是优质教育资源的稀缺，许多家长争相择校，为的只是能让孩子上一所好学校，不要耽误前途；然而另一方面,许多外来务工者的子女却面临没有户口无法就近入学的尴尬局面，只能回到户籍地就读，或者到专设的教学质量一般的外来务工子女学校就读，这对社会的公平正义会造成极大伤害。 3.随着城市建设的不断加速，大量外地的剩余劳动力也就是通常我们所说的打工者进入到南京，加入到建设大军当中。同时随着高等教育事业
2019年人口大数据行业分析调研报告 2019年11月
目录 1.人口大数据行业概况及市场分析 (5) 1.1人口大数据行业结构分析 (5) 1.2人口大数据行业PEST分析 (6) 1.3人口大数据行业特征分析 (7) 1.4人口大数据行业国内外对比分析 (8) 2.人口大数据行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (11) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15) 3.人口大数据行业政策环境 (17)
3.1行业政策体系趋于完善 (17) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (17) 3.3“十三五”期间人口大数据建设取得显著业绩 (18) 4.人口大数据产业发展前景 (19) 4.1中国人口大数据行业市场驱动因素分析 (19) 4.2中国人口大数据行业市场规模前景预测 (19) 4.3人口大数据进入大面积推广应用阶段 (19) 4.4政策将会持续利好行业发展 (20) 4.5细分化产品将会最具优势 (20) 4.6人口大数据产业与互联网等产业融合发展机遇 (21) 4.7人口大数据人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (23) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (23) 5.人口大数据行业发展趋势 (25) 5.1宏观机制升级 (25) 5.2服务模式多元化 (25) 5.3新的价格战将不可避免 (25) 5.4社会化特征增强 (25) 5.5信息化实施力度加大 (26) 5.6生态化建设进一步开放 (26) 5.7呈现集群化分布 (27)
1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义 正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点 收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别 聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况； 最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点 优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性；考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤 答案一：ppt上的 1、模型构建（归纳） 通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 2、预测应用（推论） 根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。 答案二：老师版本的 训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理） 7、分类评价标准
1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好； 2）错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以 accuracy =1 - error rate； 3）灵敏度（sensitive） sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力； 4）特效度（specificity) specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision） 精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例， precision=TP/（TP+FP）；6）召回率（recall） 召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例， recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。 正确率：它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。 精确度：它表示的是预测是正例的结果中，实际为正例的比例。 召回率：它表示的是实际为正例样本中，预测也为正例的比例。 综合指标：F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率，它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数，即由有限样本量的训练样本所得的决策函数，在对独立的测试样本做预测分类时，任然保证较小的误差。 本质：求解凸二次优化问题，能够保证所找到的极值解就是全局最优解。 支持向量机的标准：使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大 支持向量机基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射，分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。 支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。
南京市科技研发分析报 告 文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]
2017南京市科技研发分析报告 南京市是国家科技体制综合改革试点城市、创新型试点城市，近年来积极加快推进实施创新驱动发展战略，研发创新能力逐年提升。2016年，南京市全社会R&D（科学研究与试验发展）经费为320.34亿元，比上年增长10.2%。12个GDP超万亿的城市中，科技研发R&D前三位的是北京、上海和深圳，南京排名第9。 一、南京市科技研发的主要状况及特点 几年来，南京市R&D经费持续增长，研发投入强度持续增高。2016年，南京市全社会R&D（科学研究与试验发展）经费为320.34亿元，比上年增长10.2%；全社会R&D投入强度3.05%，比上年提升0.06个百分点。近五年来R&D经费和研发投入强度情况如下： 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 2016年全社会R&D研发人员123926人，比上年增长3.7%；研究与开发机构2340个，增长7.5%；专利申请65198件，增长16.2%；专利授权28782件，增长2.4%；发明专利申请31556件，增长13.4%；发明专利授权8697件，增长5.5%。 全社会研发R&D经费的主要特点：主体在企业，约占三分二；高校和科研院所比较强，比重超三分之一。2016年，国家统计制度调查的规模以
上企业R&D，占全市R&D总投入的63.4%；高等院校R&D占20.7%；科研院所R&D占11%；另有近5%左右其他单位数据。 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 进一步观察各类研发情况： 1、规模以上工业企业。多年来，研发投入持续呈现上升态势。除2015年略有回落外，2016年再现增长，R&D占全市的44.6%。 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 2、规模以上服务业。近年来，研发投入增长势头强劲。2016年，南京市规模以上服务业R&D已达55.16亿元，占全市的17.2%。与2013三经普年的17.02亿元相比，年均增幅48%。重点服务业企业R&D投入强度已从2013年的0.5%，上升到了2016年的1.5%，提高了1个百分点，年均提升0.33个百分点，显示出强劲的发展势头。 数据来源：南京统计局中商产业研究院整理 3、建筑业。大企业支撑作用突出。南京市建筑业的发展，主要依托几家大型企业，单位数占20.1%的大型企业，实现了建筑业84.9%的R&D。2016年建筑业R&D4.91亿元，与2009R&D清查年的2.28亿元相比，年均增长11.6%。 以上工业、服务业、建筑业三类企业R&D投入203亿元，占全市的 63.4%。
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
成绩： 指导教师： 南京市住宅价格现状及原因分析 土地资源管理朱海涛 指导老师：纪贵红依托课程：房地产开发与经营 摘要：随着房地产市场的持续升温，房地产行业的风险问题日益突出。用科学的方法来反映房地产价格的变化，给市场主体正确的引导信息已变得十分的迫切。进行房地产市场价格以及原因的研究，可以有效防止南京市房地产市场经济大起大落，促进房地产开发企业根据市场需求而做到理性开发，可以帮助广大购房者更加理性地购房，可以帮助当地政府宏观调控房地产市场，保证房地产更加科学地开发。本文在分析了住宅楼市场价格现状基础上，研究了住宅楼价格形成的原因。利用区域时间和区域位置对比的方式，在时间和空间上对南京市住宅楼价格进行全面分析。 关键词：住宅价格，现状，原因分析 引言 随着我国经济的迅速发展和国民需求的不断提高，房地产市场成为我国GDP 增长的重要组成部分。但是由于房地产市场发展过快，以及一些炒房团的恶意推动，导致我了国房地产市场出现泡沫，住宅楼作为房地产最大的组成部分增长最为迅速，泡沫也极为严重。国家为了使房地产市场可持续发展，维护经济市场稳定，对房地产市场采取了一系列的降温措施，但是为了防止房地产市场泡沫的破裂，又一次次地注入强心剂。然而各地房价却呈现一种不降反升的局面。在这样的背景下，本文选取南京市为研究区域，对住宅价格现状及原因进行分析。 1南京市房地产市场概况 南京市是我国东部沿海长江三角洲地区最重要的核心城市之一。作为江苏省省会，南京历史悠久、文化积淀深厚，自古以来就是是很多富商的理想住宅地。南京全市下辖11个区，总面积6597平方公里，2015年建成区面积923.8平方公里，常住人口823.6万，城镇人口670.4万人，城镇化率81.4%，是长三角地区及华东地区唯一的特大城市。2016年南京土地成交量再创新高，二级市场持续15个月价量齐升，同时一级土地市场也随之大涨。 2南京市住宅价格现状
一、实验目的 为了对我国人口情况的了解，对我国其他经济、政治状况有所深刻的了解，对2009年的人口作分析是很有必要的。这样可以预测我国未来与现在的人口变动情况，也可以指引着我国政府提前对政策作出决定，以管理我国一切事物。 二、数据收集 通过从中国统计局网站获得2009年及以前的部分人口数据，可以就这一数据可以对中国人口作简单分析，了解我国人口的基本情况。 三、人口分析 （一）人口结构分析 1、从1980--2009年全国人口男女比例来看，可以利用Excel 可以作出男女比例变动的曲线图如下： 我国男女比例变动趋势 46.00 47.0048.0049.0050.0051.0052.00 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 年份 比例（%） 男女 从图中可以看出中国近30年来男性比例都大于女性比例，这可能是由于中国传统思想所导致的。随着时间的推移，中国人口性别比例有向着均衡的趋势发展。
2、年龄结构分析 2009年全国人口的年龄调查，对其数据的构成画出了柱状图如下： (10.00)(5.00) 0.00 5.00 10.00 人口百分比 0-9 20-29 40-4960-6980-89 年龄段 人口金子塔图 男女 从图中可以看出中国目前的年龄结构，成熟型的人口结构，并且可以通过这个图形对未来的人口结构作出预测，可能中国在过20年，人口老龄化将更加严重，因此，我国政府应提前做好防止未来因人口老龄化而带来的社会问题。 3、家庭规模分析 通过对我国家庭人口调查数据分析，得出折线图如下：
家庭规模构成图 20000 400006000080000100000120000一人户二人户三人户四人户五人户六人户七人户八人户九人户十人户及以上 规模 户数 家庭户数 从图中可以看出中国目前以家庭为单位生活的规模情况，大多数是以三人户为主，还有二人户和四人户居多，因此可以判断中国现在家庭以独生子女居多，两个子女其次，两个老人和未育子女夫妇的也居多，这间接地反映了我国20年前的计划生育政策的效果现在明显凸现了。 （二）受教育程度分析 从2009年的人口数据来看，对我国居民的文化教育程度可以作出饼图如下： 文化教育程度分布图 初 中42% 大专及以上 7% 未上过学7% 小 学30% 高 中 14%
粤港澳大湾区人口流动分析洞察报告2018年8月 T alkingData、华人大数据协会联合编制
前言 “管理”的本质是将所有的信息集中在决策者手上，並不习惯于使用生态外的数据去増强自身的洞察力。同时大数据，可以说是人类历史上第一次有机会让收集及整合数据变得更简单及有效率。经过了十年的发展，互联网、移动互联网及金融服务业已经成为了数据大户，随之而来是政府公共服务也加入到大数据的生态行列中。当中积累了人们在城市中基于他是谁（Who），在哪（Where），什么时候(When),做过什么（What)的生活习惯与状态数据。任何城市或者企业都可以运用这些大数据作出分析及响应，这可能就是我们常提到智慧的一种解读。 为了让更多人能体会到上述的方式，华人大数据学会特意邀请了TalkingData使用移动终端数据上的能力为大湾区淮备这份粤港澳大湾区人口流动洞察分析報告，期间又得到了BBD的帮助加入了大湾区9个城市过去一年的高新科技行业招聘情况的分析。 因此，我在此呼吁更多的企业都夠大力支持，让大数据帮助成为洞察城市问题与机会的动力，也成为建立更美好城市的源泉。 华人大数据协会会长车品觉
?编制团队 ?与华人大数据协会联合编制 ?分析师：魏文雯刘涛 ?数据来源 ?数据中心数据来自、、的行业数据采集，以及诸多合作伙伴的数据交换，如应用市场、渠道、运营商等多种不同来源的数据复合而成； ?招聘数据来自公司。 ?数据周期 ?人口流动数据：年月、年月、年月； ?招聘数据：年上半年、年上半年。
?概念定义 ?跨市出行指数某城市跨市出行度大湾区各城市跨市出行度的均值，其中，出行度为跨市出行人次与常住人口的比值，如某城市跨市出行指数大于，则表示该城市的用户跨市出行活跃度较高。 ?跨市流入度：湾区其他城市出行至某城市的用户数量标准化后的分值； ?跨市流出度：某城市出行到湾区其他城市的用户数量标准化后的分值； ?人口联系强度：两两城市之间的人口联系强度为该两个城市的跨市流入度和跨市流出度之和，某城市与湾区整体的人口联系强度指的是该城市与湾区其他所有城市的人口联系强度值求和； ?工作用户流出量：如某用户居住在A城市去大湾区其他城市工作，则该用户是A城市的工作流出用户，A城市所有工作流出用户的数量即为工作用户流出量； ?工作用户流入量：如某用户居住在大湾区其他城市来A城市工作，则该用户是A城市的工作流入用户，A城市所有工作流入用户的数量即为工作用户流入量； ?工作用户净流出率=（工作用户流出量-工作用户流入量）/居住用户总量，如果A城市的工作用户净流出率为负数，说明该城市对其他城市具有就业吸附力，且值越低，就业吸附力越强，如果A城市的工作用户净流出率为正，说明该城市居住属性较强。
南京市人口现状分析 根据最新的第六次全国人口普查主要数据显示：南京2010 年常住人口为800.47万人。 一、全市常住人口 全市常住人口为8004680 人，同第五次全国人口普查2000年11月1日零时的6238486人相比，十年共增加1766194人，增长28.31%。年平均增长率为2.52%。 二．城乡构成 南京市共11个区，2个县，分别是玄武区,白下区,秦淮区,建邺区,鼓楼区,下关区,浦口区栖霞区,雨花台区,江宁区,六合区，溧水县，高淳县,其中人口最多的江宁区，人口最少则是秦淮区，人口数分别是651957，602031，405891，426999 ，826074 ，445117 ，710298 ，644503 ，391285 ，1145628 ，915845 ，421323 ，417729 。 三、家庭户人口 全市常住人口中，家庭户2370274户，家庭户人口为6554159人，平均每个家庭户的人口为2.77人，比2000年第五次人口普查的2.92人减少了0.15人。 四、性别构成 全市常住人口中，男性人口为4143402人，占51.76%；女性人口为3861278人，占48.24%。总人口性别比（以女性为
100，男性对女性的比例）由2000年第五次全国人口普查的110.21下降为107.31。 五、年龄构成 全市常住人口中，0-14岁人口为761408人，占9.51%；15-64岁人口为6507221人，占81.29%；65岁及以上人口为736051人，占9.20%。同2000年第五次全国人口普查相比，0-14岁人口的比重下降5.94个百分点，15-64岁人口的比重上升5.16个百分点，65岁及以上人口的比重上升0.78个百分点。 六，民族构成 全市共有51个民族，其中汉族占总人口的98.56%。少数民族77394人，其中回族64823人，占少数民族人口的83.76%，其次为满族2311人，壮族 533人。少数民族以建邺区为最多，共有13692人，占全区人口的9.13%。 七、各种受教育程度人口 全市常住人口中，具有大学（指大专以上）文化程度的人口为2090744人；具有高中文化（含中专）程度的人口为1666851人；具有初中文化程度的人口为2372616人；具有小学文化程度的人口为1281963人（以上各种受教育程度的人包括各类学校的毕业生、肄业生和在校生）。
基于人口统计多源数据融合算法的提出 目录 一、算法需求背景 (1) 二、D-S算法简介 (2) 三、算法过程简述 (2) (一) 先确定证据框架 (2) (二) 基本概率分配 (3) (三) 计算信任函数 (3) (四) 似然函数 (4) (五) 证据合成 (4) (六) 计算扩样系数 (5) (七) 计算扩样结果 (6) 一、算法需求背景 目前公司在人口统计算法上已逐步形成系列，但算法在地理区域适应性上易体现出精度不高的现象。目前的做法是按照统计区域，做出不同的扩样策略。这将导致在每个区域需要大量专业人力去做扩样策略，为了提高算法的精确度以及减少算法人员的重复人力消耗，从而提出人口统计的多源融合算法。如果该算法经过验证，该算法是公司将要开发的SaaS平台中动态模型引擎里重要的一环。
人口统计多源数据融合算法可以融合包括影响精度的所有因素，如：地理环境、城市类型、城市等级、城市周边、面积、年鉴、人口结构等等。 传统的算法是将影响精度的因素或因素所含的因子，按照策略赋以权值，然后在利用组合规则进行n-1 次的上层统计学算法得出结果。该方法在因素的可信度上难以有一个较精确的权值，并且对因素的“环境”变化无法动态分析。 人口统计应该是用一个概率区间而不是单一概率数值去建模不确定性。所以有了下面的构思。 二、D-S算法简介 1、D-S证据理论源于20世纪60年代Dempster在多值映射方面的工作，从本质上讲，属于人工智能的范畴，它由于具有处理不确定性的能力以及在工程上表现出来的实用性能，近年来在不确定推理多传感器信息融合、模式识别、不确定信息决策等领域得到了广泛的应用。． 2、基于D-S证据理论算法，与概率推理等理论相比，D-S证据理论在不确定性的度量上更灵活，推理机制更简洁，尤其对于未知的处理更接近于人的自然思维习惯。该理论的核心超越了概率统计推断的理论框架，可以适应于专家系统、人工智能、模式识别和系统决策等领域的实际问题，而且此理论很快发展成了智能学习和多源信息融合的重要组成部分。该算法理论经过多年的发展，在智能交通、医学、航空、人工智能科学等应用广泛。 3、D-S合成规则的标准化过程中，因为证据因素过多，证据之间容易产生大量冲突，比如有些低可信度的证据往往却是真命题。这也是该算法相比于其它算法不同的地方，冲突证据合成一直是D-S证据理论所关注的重要问题之一。距离（每多个证据之间的距离）法解决证据之间的冲突是多年来国内外研究的结果，经过多年的演变，也有多个不同的版本。 三、算法过程简述 (一) 先确定证据框架 算法假定有一个影响模型数据精度的证据框架，该证据框架可以是用字母Θ表示的因素集合，该集合是一个具有互斥和可穷举元素的集合： Θ= { θ1 , θ2 , …, θn }
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能； 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。
南京市城市调查报告 一、南京城市发展概况： （1）南京城市概况 南京市，别称金陵、简称宁，位于长江下游沿岸，是中华人民共和国、江苏省省会、副省级城市。也是“中国四大古都”之一，有“六朝古都”之称。南京市跨江而居，北连辽阔的江淮平原，东接长江三角洲，与镇江市、扬州市、常州市及安徽省滁州市、马鞍山市、宣州市接壤。由于南京地处我国东西水运大动脉长江与南北陆运大动脉京沪铁路的交汇点，素有“东南门户，南北咽喉”之称。 （2）南京人口情况 截至2009年底，南京全市常住人口758.89万人，其中户籍人口624.46万人，占全市人口的82%，流动人口比例较小，仅为18%，在户籍人口中，市区户籍人口541.24万人，占87%，郊县人口较少，只占13%。 江南八区在绕城公路以内的户籍人口260万人（居住范围在长江以南绕城公路合围的250平方公里的下关、鼓楼、建邺、白下、秦淮、玄武、栖霞、雨花台八区，超过南京市户籍人口的40%）。 （3）南京交通情况 目前南京共有一个国际机场（禄口国际机场）；4个火车站（南京站、南京西站、南京南站（在建）、南京北站）；有宁沪、宁连、宁通、宁合、宁马、宁高、宁靖盐、宁淮、宁蚌、宁常、宁杭等多条高等级公路呈放射状通往本省及周边省市；南京港是全国第一大内河港口、长江沿岸仅次于上海外高桥和苏州港的第三大集装箱港。南京地铁1号线于2005年9月正式投入商业运营，南京成为内地第6个、世界上第136个拥有地铁的城市；地铁2号线也于2010年5月开通商业运营。目前，南京地铁有地铁1号线、地铁2号线等等共57座车站进行商业运营，总里程达到85公里。根据最新规划，到2050年南京市的轨道交通线网将
第六次人口普查数据及其分析摘要:本文收集了中国统计年鉴的一些数据，对中国2010年和之前的数据做了一下整理，主要是从全国人口、男女比例、城市化水平等方面做的个人评析。 关键词：全国人口、男女比例、城市化概念及中国城市化 正文： 2001~2010年人口数据及构成 本表各年人口未包含香港、澳门特别行政区和台湾省的人口数据。单位：万人 {
数据分析： 一、全国人口 从全国人口角度考虑（不包含港澳台），2001-2010年间，中国总人口持续上升，其中：2001-2002年，人口增长826万，2002-2003年，人口增长774万，2003-2004年，人口增长761万，2004-2005年，人口增长768万，2005-2006年，人口增长692万，2006-2007年，人口增长681万，2007-2008年，人口增长673万，2008-2009年，人口增长672万。由此我们可以看出，2001-2010年期间，人口总数不断增加，但增长的人口数呈不断下降的趋势，人口的自然增长率不断下降。 这次人口普查登记的全国总人口为13 3972 4852人，与2000年第五次全国人口普查相比，十年增加7390万人，增长%，年平均增长%，比1990年到2000年的年平均增长率%下降个百分点。数据表明，十年来我国人口增长处于低生育水平阶段。 出现这样的结果很大程度上与我国的基本国策——计划生育制度有关，它对中国的人口问题和发展问题的积极作用不可忽视，但计划生育一味的只控制人口数量，忽略世代更替，造成国家严重的老龄化，未富先老的格局。如今，我国对计划生育政策做了一些修改，有一定程度的放松。 我国人口自然增长率的下降，还与我国经济的发展与综合国力的提升有莫大的关系。如今我过社会保障体系不断完善，像以前那样“养儿防老”的现象愈来愈少，许多年轻夫妇都只生一胎甚至不愿生孩子，
南京市（全市）出生和死亡人口、自然增长率数据分析报告 2019版
前言 本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读南京市出生和死亡人口、自然增长率现状及趋势。南京市出生和死亡人口、自然增长率数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。 南京市出生和死亡人口、自然增长率数据分析报告深度解读南京市出生和死亡人口、自然增长率核心指标从出生人口，死亡人口，自然增长率等不同角度分析并对南京市出生和死亡人口、自然增长率现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现南京市出生和死亡人口、自然增长率价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。
目录 第一节南京市出生和死亡人口、自然增长率现状 (1) 第二节南京市出生人口指标分析（均指全市） (3) 一、南京市出生人口现状统计 (3) 二、全国出生人口现状统计 (3) 三、南京市出生人口占全国出生人口比重统计 (3) 四、南京市出生人口（2016-2018）统计分析 (4) 五、南京市出生人口（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国出生人口（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国出生人口（2017-2018）变动分析 (5) 八、南京市出生人口同全国出生人口（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节南京市死亡人口指标分析（均指全市） (7) 一、南京市死亡人口现状统计 (7) 二、全国死亡人口现状统计分析 (7) 三、南京市死亡人口占全国死亡人口比重统计分析 (7) 四、南京市死亡人口（2016-2018）统计分析 (8) 五、南京市死亡人口（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国死亡人口（2016-2018）统计分析 (9)
人口大数据平台解决方案
目录 1.政策背景 (3) 2.解决方案 (3) 2.1.x数据模型算法 (3) 2.2.技术实现路线 (4) 2.2.1活跃用户分析统计 (4) 2.2.2工作/居住人口分析 (4) 2.2.3定点区域人口统计分析 (5) 2.2.4区域人流量监测 (6) 2.3.产品基础功能 (6) 2.4.x标准化产品 (9) 2.4.1数据集/报告 (9) 2.4.2城市月/点次API (12) 2.4.3数据能力开放DaaS平台 (16) 2.4.4大数据可视化平台 (18) 2.4.5城市感知平台 (22) 3.商业模式 (25) 4.产品报价参考 (26) 5.成功案例 (26)
1.政策背景 对政府和城市管理部门而言，居民的居住地和工作地，是一个重要的参考数据源。在规划和政策实施前，可通过了解居民的居住地和工作地，对城市内部小区的功能定位，以及小区周边基础设施的配置等，进行指导。在规划和政策实施后，又可以通过居住地和工作地的比例，评估规划效果，进而指导下一轮的规划。对两者的获取，传统的做法，是问卷调查，但调查的比例有限，难以大范围评估，而且周期也比较长。 以x手机信令数据为基础，从人口密集度、人口出行情况、交通路网信息、关键节点吞吐量、人口迁徙、人口结构特征等方面进行数据监测与分析，反映人口迁徙及交通拥堵情况，为其基础设置建设优先级提供决策辅助。 2.解决方案 2.1.x数据模型算法 x算法模型介绍： ●人口规模统计 根据x集团在当地活跃缴费用户数统计实际人口规模，参照x用户市场占比通过算法推测城市全量人口规模。最小时间粒度为小时分别以以下几种口径进行一天24小时人口统计。 ●人口总数量 通过x当地付费活跃用户数推测城市人口总数量。 工作人口数：周一至周五9：00~17：00时间段内连续一个自然月用户累积所在时间最长的网格为用户工作地，统计其网格内工作人口数。分别统计在本市居住且在网格内工作的人数，网格内居住且在非本市工作的人数，非本市居住且在网格内工作的人数，网格内工作的外省人群数量。 ●居住人口数 每天21：00~5：00时间段内连续一个自然月用户累积所在时间最长的网格为用户居住地，统计其网格内居住人口数。 常住人口数：连续在本市出现六个月，每个月的周一至周五每天在本市驻留不少于5个
基于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择 黄天恩1, 2,孙宏斌1,2,郭庆来1,2 ,温柏坚3,郭文鑫3(1. 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084;2. 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市100084;3. 广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东省广州市510600)摘要:简述大数据环境下,电网安全特征选择的现状与问题三提出了一种基于电网特征量相关性 分组二适应于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择方法,该方法能在线挖掘出关键的电网安全运行特征三首先阐述了单个计算节点上电网安全特征选择方法,接着提出了基于电网特征量分组的分布式安全特征选择方法;由于电网特征量分组情况会对特征选择结果产生较大影响,故提出了基于电网特征量相关性分组的策略,尽量使得同一组内的电网特征量相关性较大,不同分组间的电网特征量相关性较小三IEEE 9节点系统和广东实际省网系统算例验证了该方法的实用性和有效性,表明了该方法能够快速挖掘出电网运行的薄弱点,帮助电网运行人员准确地把握电网安全运行特征,同时也对比了该方法相比传统方法在计算准确性和计算速度方面的优势三关键词:热稳定安全域;多维空间;多约束;分段线性近似 收稿日期:2015-04-24;修回日期:2015-09-08三 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228203) ;国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005);中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJ00000058) 三0一引言 随着智能电网的发展与电网自动化程度的提高,电力系统运行与控制中数据来源十分广泛,有来 自电气信息采集系统(CIS ) 二广域测量系统(WAMS )和能量管理系统(EMS )等电网内部数据,也有来自气象信息系统二地理信息系统(GIS )等电网外部数据 [1] 三这些电力系统运行与控制中产生数 据有如下特点:①数据规模越来越大, 数据洪流由传统意义上的GB 上升到TB ,PB 水平;②数据类型丰富,包含结构化二半结构化和非结构化的数据;③数据快速产生,从而数据处理需要达到快速二实时的要求;④数据的价值密度低,由于数据规模大二类型多二产生速率快,对发电企业二电网公司和用户有着巨大的潜在价值,但价值密度却不高三不难发现,电力系统运行与控制中产生的数据具有信息通信技术(ICT )行业大数据典型的 4V 特征,即规模性(volume ),多样性(variet y ),高速性(velocit y ) 和价值性(value )[2] , 这些数据中蕴含着复杂的相关性,传统数据处理技术在数据存储二查询和分析等方面 遇到瓶颈,所以亟须研究电力系统大数据环境下的 数据挖掘与处理技术[ 3-4] 三随着交直流电网的快速发展以及可再生能源的 不断接入,大电网运行方式时变性和复杂性日益增强,其安全运行的特征和规律越来越难以把握,极大地增加了电网运行风险和控制难度三近些年来国内 外一系列的电网安全运行事故[5-6] 都说明:电网运行人员要依托电网安全稳定分析技术[7-9] ,充分掌握电 网安全运行的特征和规律,迅速二精确地明晰电网薄 弱点[10] ,才能避免电网运行事故的发生三文献中有利用相量测量单元(PMU )和故障录波器(DFR ) 等实际量测大数据[11-12] ,分析电力系统安全稳定问题和故障原因;而本文关注到电力系统中海量的计算 资源,故可以利用电网安全稳定分析中的仿真大数据,采用大数据机器学习与数据挖掘的方法,在线挖掘出电网运行的关键安全特征三 特征选择和特征抽取是典型的两种数据降维技术三特征选择将原始的高维特征空间,通过某种标准筛选出一个最优或最有效的特征子集,剔除冗余特征,从而达到降低维数的目标三而特征抽取是将原始的高维特征空间,通过特定的变换投影到数据 特征相对容易表达的低维特征空间[ 13-14] 三在电力系统运行与分析中,特征选择方法更为广泛接受三一 方面,由于量测和仿真数据规模较大,维数较高,特征选择方法计算复杂度相对较低;另一方面,特征选 2 3Vol.40No.4Feb.25,2016 DOI :10.7500/AEPS20150424003