R语言基于贝叶斯分层、层次Hierarchical Bayesian模型的房价数据空间分析
本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用,以房价数据为例,详细阐述了如何利用R进行模型拟合、分析及结果解读,展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。
本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用,以房价数据为例,详细阐述了如何利用R进行模型拟合、分析及结果解读,展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。
随着城市化进程的加速,共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式,在城市交通中扮演着日益重要的角色。准确预测共享单车的使用量对于优化资源配置、提高运营效率以及满足用户需求具有关键意义。
在大众旅游蓬勃发展的背景下,乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。
随着城市化进程的加快,地铁作为城市公共交通的重要组成部分,其客流量管理与预测对于城市交通规划和资源配置具有重要意义。
在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。
2023年,中国物流地产市场在压力之下呈现出波动的复苏态势,市场需求展现出结构性的变化特点。
全球气候变化的主要原因是二氧化碳为主的温室气体排放。尽管各国提出更严格的减排目标,但碳减排仍面临巨大挑战。
上海市近年来不断增长的高峰出行车辆数,带来了交通负荷严重等城市问题,本项目主要探究开放封闭式小区能否实现对道路交通状况的改善。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化。
如何处理庞大的数据集,并对数据进行可视化展示。
追求信贷规模的扩张,往往会导致贷款逾期率的不断增加,如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据。
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。
自行车共享系统是新一代的传统自行车租赁,从会员,租赁到归还的整个过程已经自动化。
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进,土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班
物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。
在多项用户数据中寻找与预测值相关的属性。查看各个特征的分布与特征之间的关联。
互联网时代,大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中
本文通过建立空载率的数学模型,帮助客户来分析出租车的空载率,从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率,缓解打车难问题进行了说明。
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
机器学习在环境监测领域的应用,着眼于探索全球范围内的环境演化规律,人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。
复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系。本文中我们被要求对上海公交路线进行可视化。
采样地点:淮河流域一带,昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库。
近年来,共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业,共享单车快速发展,成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式。
河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市,为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系,本文选取了1988-2014年河源市建市以来24年的地区生产总值(GDP)和公路通车里程(GL)的时间序列数据。
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响。
你们可能知道,实际极值分析有两种常用方法:分块极大值Blockmaxima、阈值超额法threshold excess。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。
像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。
此示例说明如何使用从传感器获得的数据分析共享单车交通模式, 来预处理带时间戳的数据。数据来自传感器。
由于空气污染对公众健康的不利影响,人们一直非常关注。
“随着社会的进步,人们在改善物质生活的同时开始追求精神生活。
本文以上海市无印良品为例,运用定性分析与定量研究相结合的方法,分析了无印良品宏观和微观空间分布特征、区位分析和选址策略,讨论了无印良品对于城市的影响和意义。
饼图把一个圆分成多个部分,这些部分的弧长(以及面积)代表一个整体的比例。
对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘,一般软件遇到的问题主要有两点:1.对于文本信息的挖掘,特别是中文词汇的挖掘,缺乏成熟的工具或者软件包,2.对于大数据量,一般软件的读取和处理会遇到问题。
我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。
随着新型冠状病毒COVID-19的威胁遍及世界,我们生活在一个日益担忧的时代,本文用matlab分析COVID-19数据集。
今天早上,我们使用一些论文中提到的示例,使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低, 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。
结合POT模型的洪水风险评估能够从有限的实测资料中获取更多的洪水风险信息。
越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知,也可以放松身心、愉悦心情,是一种受欢迎的精神消费。
当我们要可视化事故数量时,其想法是根据部门的人员进行标准化。
本文我们绘制英国脱欧投票的地图。
R语言ggmap空间可视化机动车碰撞–街道地图热力图
R语言ggmap空间可视化机动车交通事故地图
最近我们一直在探索空间数据。事实证明,有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。
本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先,对模拟数据集进行详细建模。接下来,将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。
在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。
诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。
使用GIS制作静态地图和处理地理数据
用R语言制作交互式图表和地图
本文对出租车GPS轨迹数据进行了研究。
城市化带来的道路拥堵、出行耗时长等交通问题给交管部门带来了巨大的挑战。
GIS遥感数据可视化评估:印度河流域上部的积雪面积变化
sas文本挖掘案例:如何使用SAS计算Word Mover的距离
用Python粒度分析及其在沉积学中应用研究
世界上超过3.5%的人口正在移动,被视为国际移民。
R语言markov switching model马尔可夫转换分析研究水资源
研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用,在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上,提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分
tableau的骑行路线地理数据可视化
尽管航空业强劲,但为了保持持续增长以及作为跨地区行业领导者的持续地位,必须时刻保持警惕,以跟上客户需求。
地铁不仅是交通轨道,更是一座城市的血脉,是记录和观察城市经济生活最重要的切入点之一,地铁口的特征是,上下地铁,这类人群都是快消人群。
互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度?
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。
共享单车作为城市交通系统的组成部分,以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征蓬勃发展。
做过O2O(Online To Offline,在线离线/线上到线下)的小伙伴知道,GIS数据需要具体到精准的位置(即经纬度);对于连锁门店,使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑:数据有助于企业节省开支,同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。
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