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城市空间研究专题(Python)培训视频教程-网易微专业课程-平面设计学习日记网

城市空间研究专题(Python)

数据应用成为近年来城市规划行业最热的话题,数据获取和分析能力成为了未来规划师的核心竞争力,本微专业从GIS到Python,通过5大实战案例,60节视频课程,带你使用Python语言,深度挖掘城市数据价值,成为别人眼中的数据分析大牛。

城市空间研究专题(Python)

开课时间:随买随学,永久观看
课程目标:用Python强化城市空间量化研究能力
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课程概况

本微专业通过5大实战案例,60节视频课程,带你使用Python语言探索城市空间研究的奥秘,成为别人眼中的数据分析大牛。

课程安排

00 体验课:基于多源数据时空熵的城市功能混合度识别评价

1.环境配置

2.数据爬取(一):百度POs爬取思路

3.数据爬取(二):经纬度区间划分

4.数据爬取(三):单个POs数据下载

5.数据爬取(四):全部POs数据下载至SQLServer数据库

6.数据清洗:百度坐标系转WGS84坐标系

7.数据分析(一):兴趣点空间熵分布

8.数据分析(二):岀租车O点D点筛选一样本数据

9.数据分析(三):出租车O点D点筛选一全数据

10.数据分析(四):出租车OD点筛选

11.数据分析(五):出租车功能联系网络分析(1)

12.数据分析(六):出租车功能联系网络分析(2)

13.总结

01 课前准备

1.课程介绍

2.环境配置

02 近十年我国城乡规划重要学术论文的总体特征

1. 研宄思路

1.1数据爬取:用 scrap爬取万方、知网数据

1.2数据清洗(一):无效字符清理

1.3数据清洗(二):数据重复与拆分

1.4数据清洗(三):数据合并与怍者单位数据处理

1.5数据分析(一):透视表格与数据基本分析

1.6数据分析(二):作者发文数据分析

1.7数据分析(三):国家自科、社科基金论文数据分析

1.8数据分析(四):论文作老关系网络分析

1.9数据分析(五):论文关键词分析

2. 总结

03 基于高铁余票的客流行为特征及其效应分析

1. 研究思路解析

1.1数据爬取(一):几行简单代码获取某区间某日余票数据

1.2数据爬取(二):代码优化——获取沿线区间某日余票数据

1.3数据爬取(三):代码再优化——构建全天候运行的余票抓取代码

1.4数据分析(一):南京至上海一周余票数据统计

1.5数据分析(二):昆山南站一天内上下净客流量值变化情况分析(1)

1.6数据分析(三):昆山南站一天内上下净客流量值变化情况分析(2

1.7数据分析(四):特点站点一天内上下净客流量分布特点

2.总结

04 基于上市公司数据的中国城市网络空间结构

1. 研究思路解析

1.1 数据爬取(—):来源与爬取思路

1.2 数据爬取(二): selenium网页自动化

1.3 数据爬取(三):初步尝试下载全部数据

1.4 数据爬取(四):通过代理下载全部数据

1.5 数据爬取(五):POST请求AJAX数据

1.6 数据清洗(一):数据的基本清洗

1.7 数据清洗(二):道过百度AP识别公司归属地(1)

1.8 数据清洗(三):通过百度AP识别公司归属地(2

1.9 数据分析(一):上市公司空间分布特征

1.10数据分析(二):城市关联网络特征(1)

1.11数据分析(三):城市关联网络特征(2

1.12数据分析(四):城市关联网络特征(3)

1.13数据分析(五):城市网络空间组织分析

1.14数据分析(六):城市网络拓扑结构复杂性分析(1)

1.15数据分析(七):城市网络拓扑结构复杂性分忻(2)

2.总结

05 规划视角下乡村人地关系基本认知方法研究

1. 研究思路解析:研究框架、流程逻辑

2. 数据整理:数据基本整理

2.1数据分析(一):基本关系分析

2.2数据分析(二):基本评价分析

3. 总结

06 大城市公共服务设施可达性评估

1. 研究思路:硏究框架、流程逻辑

1.1数据获取(一): Scrap架下载二手房小区数据

1.2数据获取(二):云端部詈爬虫下载数据

1.3数据获取(三):通过百度API获取多对多交通耗时

1.4数据洁洗(1):小区数据清洗

1.5数据洁洗(二):三项数据整合

1.6数据分析(一):服务设施服务人口分析

1.7数据分析(二):服务设施平均耗时分析

1.8数据分析(三):服务设施覆盖率分享

2. 总结

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城市数据团 - 城市数据研习社
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