若单击“按颜色筛选”项：展开列表，从中可按单元格颜色或按字体颜色对数据进行筛选，如图7-17所示。如果想取消对数据列表中某一列进行的筛选：单击该列的字段名右端的向下箭头，再选中“全选”复选框，然后单击“确定”按钮。如果想取消对数据列表中所有列进行的筛选：单击“数据”选项卡“排序和筛选”组的“清除”按钮。......
2023-11-23
犯罪时空属性的数据筛选技巧
【摘要】：研究数据为美国纽约市犯罪数据，含110609条犯罪记录，包含案发时间、案发地经纬度、隶属街区和警局区域等信息，作如下处理:①删除位置属性、时间属性、事故描述属性缺失的数据行；②从日期字段中，提取年份、月份、日期、小时、工作日以及天数，在时间属性信息的选取上，多次试验后选择小时和天数这两个信息。
研究数据为美国纽约市犯罪数据，含110609条犯罪记录，包含案发时间、案发地经纬度、隶属街区和警局区域等信息，作如下处理:
①删除位置属性、时间属性、事故描述属性缺失的数据行；
②从日期字段中，提取年份、月份、日期、小时、工作日以及天数(自1月1日算起)，在时间属性信息的选取上，多次试验后选择小时和天数这两个信息。
③原始数据犯罪类别为30多类，根据需要建立新的犯罪类别，包含伤害犯罪、暴力犯罪、盗窃犯罪、轻型犯罪四个类别，进行编码处理。
按照10%和90%的比例将数据划分为测试集和训练集，建立lightGBM模型分类器(康军等，2020)，采用排列重要性的方法，改变数据表格中某一列数据的排列，查看其对预测准确性的影响程度，发现属性的影响程度由大到小依次为:时间、纬度、经度、隶属警区、隶属街区、天数。据此把时间属性特征分离，对多行数据的时间属性变量反复进行修改和重新预测，利用已建立的lightGBM模型，分析预测结果对时间属性的依赖情况，如图6.2所示，y轴是模型预测结果相较于基线值的变化，蓝色阴影区域表示置信区间。可以看出，对于不同的案件类型，案件受时间属性信息影响的程度和变化趋势不同，轻型犯罪受影响最明显，9点到15点左右的时间段最容易发生犯罪，其他时间段尤其是夜间发生概率则会显著降低。
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2023-06-15
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2023-06-15
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MySQL要求AUTO_INCREMENT属性用于作为主键的列。与之相反，忽略BINARY属性时，将使用不区分大小写的方式排序。否则，默认值将依赖于字段的数据类型。简言之，提供该属性是为了保证数据库兼容性。将不允许向该列插入NULL值。建议在重要情况下始终使用NOT NULL属性，因为它提供了一个基本验证，确保已经向查询传递了所有必要的值。PRIMARY KEYPRIMARY KEY属性用于确保指定行的唯一性。......
2023-10-29
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2010年，南京市从事软件设计和动漫设计的企业为1 221家，在这两个创意产业部门工作的创意工人人数大约为8.4万人。等比例缩小后，创意企业的数量约为164个，创意工人的数量则大约为11 268个。在真实系统中，企业数量和工人数量较为巨大，集聚效应明显。由于存在上述两个基本事实，模型模拟的创意企业和创意工人的数量大于实际数据是可以理解的。......
2023-08-10
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2023-08-21
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数据表管理筛选与排序教程详细阅读
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2023-11-20
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