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韩国始兴市环境问题与民事诉讼分析 论文题目 Analysis of Environmental Issues with an Application of Civil Complaints: The Case of Shiheung City, Republic of Korea 环境问题的民事诉讼分析:以韩国始兴市为例 研究背景 多学科方法有望改善人类与环境的关系,减轻城市化的负面影响; 城市服务改善需要公民的积极参与,政府和组织应鼓励公民参与; 过去十年,全球数据收集技术取得显著进展,数据来源从政府和测量办公室转变为公民自愿提供; 随着信息和通信技术的发展,智能设备和移动系统的普及,居民参与城市管理和发展有了新的应用和服务; 社交网络服务是最新数据和专用应用程序的典范; 韩国政府鼓励公民通过提供民事信息来更多地参与,以描述一个地区的实际问题。 研究目的 利用公民提供的信息来支持城市规划。 研究方法 通过四种方式(日间电话、夜间电话、网络、应用程序)收集了2014-2016年三年的民事投诉数据; 提取关键词; 关键词网络分析; 关键词映射。 研究讨论和结论 基于公民自愿参与的三年数据的主要关键词代表了城市的难题。关键词用于更深入地审查投诉地点和发生时间。城市管理者应考虑为每个地点的监测和问题解决做出贡献,并为公民提供更好的城市服务; 根据问题的分布图,噪声和臭味被确定为社会问题的主要关键词。大多数投诉都是在住宅区内和周围提出。2014年,噪音与生活噪音和建筑有关,2016年与大型建筑区域密切相关。2015年,确定了与工业园区相关的臭味; 从每个网络和分布图看,影响城市北部居民的噪音减少,东部的建筑噪音增加,南部的气味继续引起投诉。此外,夜间和黎明的臭味案例与工业园区周围居民区的臭味案例有关; 政策制定者应组织一个框架,将民事分析应用于城市管理计划,以确定居民对该政策的意见; 公民意见将在改善城市服务方面发挥关键作用,反对政府主导的政策,鼓励公民自愿提出问题; 在智慧城市的开放政府框架内基于民事投诉的众包以促进国家利益。
零基础入门数字化咨询,SAP免费项目推荐 如果你对数字化咨询感兴趣,但没有任何IT背景,那么SAP的技术咨询虚拟项目绝对值得一试。这个项目不仅性价比高,还能让你在短时间内掌握数据搜集和处理的基础技能。 Task 1: 数据搜集与清洗 在这个任务中,你需要通过推荐的方式查找数据,并进行数据抽取和清洗,为后续的数据可视化做准备。这个阶段会教你如何在最短时间内掌握原始数据的搜集方法。 技能关键词:数据抽取、数据清洗 Task 2: 数据分析 数字化咨询的核心是数据分析,例如报表展示和管理驾驶舱都是基于数据分析的应用。这个任务教你如何使用SAP analytics Cloud软件对数据进行分类并反映到看板上。 技能关键词:数据分析 Task 3: 结果展示 最后,你需要用SAP制式PPT模版汇报数据分析和可视化结果,并根据调研情况给出建议和方案。这个任务会教你如何以Video形式展示数据分析和可视化结果。 技能关键词:案例方案汇报 完成所有任务后,你可以将这个虚拟项目的内容展示在自己的LinkedIn Profile上,让大家看到你的成果。 总之,这个项目不仅能帮助你入门数字化咨询,还能让你的简历更加亮眼。赶紧试试吧!
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信息检索:你真的觉得难吗? 很多人一听到“信息检索”这个词,心里就犯怵。其实,信息检索并没有你想象的那么复杂。让我来给你简单梳理一下整个过程。 第一步:明确你的目标斥 ,你得搞清楚自己要找什么。比如说,你想了解某个科学家的最新研究成果,或者需要某个特定领域的最新数据。明确你的目标,才能制定出有效的检索策略。 第二步:构建你的检索式 接下来,你需要根据目标构建一个检索式。简单来说,就是你要用哪些关键词来描述你的需求。比如说,如果你在找某个科学家的最新研究成果,你可能会用“科学家名字”加上“最新研究成果”这样的关键词。 第三步:选择合适的工具 ️ 有了检索式,接下来就是选择合适的工具了。你可以使用中文数据库、外文数据库,甚至是网络资源。不同的工具会有不同的优势,比如中文数据库更适合找国内的资料,而外文数据库则更适合找国外的资料。 第四步:筛选和整理 最后,你会得到一堆相关的文献。这时候,你需要对这些文献进行筛选和整理,找出最符合你需求的那些。然后,把这些文献列出来,并撰写一个检索结论。 小结 其实,信息检索并没有你想象的那么复杂。只要按照这几个步骤来,你也能轻松搞定。希望这篇文章能帮你对信息检索有一个更清晰的认识。加油!ꀀ
数据分析大咖都在读哪些书? 嘿,大家好!我是阿提,一名在职的数据分析师。最近很多朋友问我,想转行做数据分析或者提升自己的数据分析技能,该看哪些书。今天我就来给大家推荐几本数据分析界的大咖们都在看的书,希望对你们有帮助! 《数据之美》 这本书教你如何制作完美的可视化图表,挖掘大数据背后的意义。它循序渐进、深入浅出地讲解了数据可视化的步骤和思想,真的是一本宝藏书籍。 《用数据讲故事》 这本书从数据可视化和故事两个关键词出发,讲解了如何把枯燥的数据变成生动的图表,然后串联成自己的想法。对于那些喜欢讲故事的人来说,这本书简直是神器。 《数据化管理》 这本书以故事的形式介绍了传统零售及电商的数据分析指标及方法,浅显易懂,特别适合对零售感兴趣的新手入门。 《精益数据分析》 犨🙦줹橀用于那些想要深化提升数据分析业务技能的人。它更偏重业务方面,对于那些渴望培养业务洞察力的数据分析师来说,这本书会有很大的帮助。 《谁说菜鸟不会数据分析》 抨🙦줹槉멀合数据分析的初学者。它采用菜鸟与数据行家一问一答的方式,串联起整个故事。书中还涉及到Excel公式和数据可视化表格的应用,都是一些比较基础的操作方法。 《Python编程从入门到实践》 𛊨🙦줹槚编程教学之道,一是重在实践,二是循序渐进。通过巧妙的实战项目,激发和保持学习的热情,让学习渐入佳境。无论你是初次尝试编程,还是打算拥抱人工智能,这本书都会成为你的最佳起点。 《Python学习手册》 如果你想动手编写高效、高质量并且很容易与其他语言和工具集成的代码,这本书将快速地帮助你利用Python提高效率。本书基于Python专家的流程培训课程编写,内容通俗易懂。 《统计学入门很简单》 这本书主要面向那些想要从日常繁忙的工作生活中抽出一点时间来了解如何处理信息的人。它用容易理解的方式(图解)教会科学决策工具! 希望这些书能帮到你们,每天进步一点点,跟着阿提,从0到1带你成为数据分析大佬!
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本科毕业,已超96.2%! 近年来,就业市场上流传着“985、海归烂大街”的说法,但事实上,普通本科毕业生的数量并不如人们普遍认为的那么多。根据最新的统计数据,本科毕业生的学历已经超过了96.2%的人群。 中国的学历结构呈现出一种金字塔形状,站在鄙视链顶端的985和211高校毕业生以及研究生只占少数。而非985、211的双非大学生,甚至是那些没有本科学历的人,才是沉默的大多数。 为什么说这些人是“沉默”的呢?因为在过去十年中,211和985大学毕业生在职场上的竞争力逐渐显现。 在互联网的舆论场上,二本这个词通常与迷茫、焦虑等关键词联系在一起,更别提二本以下的学历了。 关于中国的求职真相,我们将在下期继续探讨。
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