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全站加速_架设邮件服务器_怎么样

来源:胜利云 发布时间:2022-01-13 20:20 标签:服务器架设加速怎么样邮件全站
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全站加速_架设邮件服务器_怎么样

这个博客是我为"数据极客III:数据宝座竞赛"写的文章,我选择了"精神之家"。

我分析了英格兰和威尔士1800多万起犯罪案件以及2011年人口普查的人口数据。我使用我自己的Lumira定制choropleth地图来帮助分析这些数据。所有数据都在SAP HANA云平台(SAPHCP–一个免费帐户)中,我只使用SAP Lumira的免费版本来查询我在HANA中的数据。

使用的术语表

我将在整个博客中使用两个术语和一个基础来映射英格兰和威尔士的数据。

地方当局地区(LAD)-是描述"地区"级地方政府

下超级输出区(LSOA)–摘自国家统计局网站"超级输出区(SOA)"是一个地理层次结构,旨在改进小区域统计报告。英格兰(32844)和威尔士(1909)的34753低层SOA是根据2003年创建并在2011年维护的输出区域组构建的"参考链接

我的参赛作品将使用基于我的Lumira扩展的自定义choropleth地图,在这里和这里分析我上传到SAPHCP的犯罪数据。我还将使用地图来分析2011年英格兰和威尔士人口普查的人口数据。这里的链接是

我喜欢Choropeth地图在地图上表示(或歪曲)数据的方式来讲述有关数据的故事。在其他地方研究choropleths的使用时,我发现它们不应表示原始数据(这可能取决于数据的确切性质),因为这可能导致对任何地图意图的误解。建议将原始数据标准化,以便在地图上进行比较,我喜欢这篇关于这个主题的文章。因此,我打算展示原始数据和标准化数据如何影响choropleth地图及其解释。

我将使用的数据的一点背景。

如我之前的博客(上面的链接)所述,我使用的是来自。这些数据是在英国开放政府许可证下提供的。

在研究如何使用这些数据时,我最近在BBC的博客上看到了有关犯罪记录数据的内容,它不是发现犯罪趋势的可靠方法,更多的是关于警察活动。此外,这里也有关于警察数据的检查,详细说明了英格兰和威尔士不同警察部队收集数据的方式和准确性方面的一些限制。

因此我决定在我的博客中,我将根据英格兰和威尔士的人口年龄范围,检查和比较具体的犯罪类型,大数据行业前景,而不是寻找任何特定的趋势在SAPHCP的三年数据中。数据范围为2011年1月至2013年12月。我会查看任何特定犯罪的整个数据集。

要获取人口详细信息,我会使用2011年人口普查的人口数据。

我发现Nomis网站允许以与警方数据网站用于犯罪数据的LSOA区域相匹配的格式下载人口普查数据。因此,允许我合并基于这些LSOA代码的数据。

以前,大数据人工智能,淘客购物,我有两种方法从我的定制Choropeth博客查看英格兰和威尔士犯罪数据的地图上的数据。这些都是通过使用原始数据和标准化的规模,地方当局地区。由于伦敦人口众多,这对伦敦来说是不公平的。所以我的目标是加入2011年人口普查的人口统计数据,以便进一步细分我加载到SAPHCP中的犯罪数据。人口普查只是时间的快照,我已经采取了下一步,在整个犯罪数据的日期范围内使用这些数据。我确实需要花一些时间在HANA计算视图上,以便在Lumira中使用所有度量值。因此,我将两个分析视图合并到一个计算视图中。

我的SAPHCP HANA计算视图的屏幕截图

我将把博客的重点放在以下几个方面。首先,我将使用原始数据查看犯罪数据,然后按面积大小和人口进行标准化。接下来将人口普查数据细分为年龄段。使用这些年龄组来选择区域,以便对犯罪数据进行进一步分析(使用人口数据作为年龄组区域细分的粗略指南——显然,这会随着时间的推移而变化,甚至可能每天都在变化)。最后选择一种犯罪类型进行进一步分析。

现在进入数据的实际可视化,从我的定制choropleth博客上上次停留的地方开始。

前10名原始计数

以上地图和图表显示伯明翰在3年期间的犯罪最多。不过,伯明翰是英国最大的地方政府辖区,物联网智库,人口最多(按小伙子计算)。因此,它拥有最高的原始犯罪数据也就不足为奇了。

按地方当局辖区的大小(按公里)对犯罪数据进行标准化处理。

按地区划分的前10名

条形图和地图显示每公里犯罪率最高的伦敦。然而,伦敦也有大量的人口,所以现在我可以根据犯罪数据计算出每1000人的犯罪率。

我已经将总人口添加到图表中,因为它确实突出了伦敦的特殊情况,特别是伦敦金融城和威斯敏斯特地区,因为那里有大量的流动人口。上下班的人和游客。因此,需要特别小心,而且这些地区的人口统计数据可能会产生误导。所以我把这些伦敦地区拿出来看看它对我的地图有什么影响。

现在我已经把伦敦城和威斯敏斯特从地图上删除了,然后颜色在地图上的分布更加广泛。

我选择的年龄组范围是

看英格兰和威尔士的年轻人和老年人居住的地方是否有差异。

地方当局按人口百分比划分的地区lad地图。

以上地图显示15岁以下的年龄段在内陆地区尤其是伦敦外围地区最高。

按lad划分的60岁及以上年龄段地图

似乎伦敦不受老一辈人的欢迎,在老年人的年龄段向西南移动。但是地图是百分比,没有显示密度。

地图突出了伦敦的高人口密度。虽然从上面的地图,它确实导致我调查以下想法。

我已经使用了低层次的细节,这张地图通过使用LSOA。地图上的年龄分布更为均匀,在全国范围内以百分比计,最高可达15岁,在主要城市达到高峰。

地图上60岁以上人口的百分比数字再次表明他们离开了伦敦。但是一张人口密度图。

我确实争论过是否显示人口密度图,因为LSOA的面积很小,截图可能不清楚。然而,伦敦和沿海地区在人口密度图上确实名列前茅。

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