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中指数据CREIS-二手房版|房地产市场数据集|数据分析数据集

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北京国际大数据交易所2024-03-01 收录
房地产市场
数据分析
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https://webs.bjidex.com/sys-bsc-home/#/bscConsole/tradingMarket/detail?id=573
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资源简介:
应用场景:1)每月跟踪二手房的成交、挂牌、租赁、市场热度等,帮助企业及时掌控市场行情大势及变化。2)对全国100个重点城市的小区进行即时的房价评估和评级,是金融机构押品风险管理和白名单准入的重要决策依据。核心数据:二手房交易、二手房挂牌、大数据评估、大数据评级、房屋租赁。数据量级:覆盖100个城市(一线城市4个、二线城市36个、三四线城市60个);100城+即时一房一价评估,1000万+挂牌案例,44万+小区信息,7000万+房源信息。最小颗粒度:项目细分数据更新频率:日度、周度、月度
提供机构:
北京中指讯博数据信息技术有限公司
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COVID-19 Data Hub

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中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集(TRIMS LST;2000-2023)

地表温度(Land surface temperature, LST)是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现,又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此,地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提,还是众多模型的直接输入参数,在许多领域有广泛的应用,如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化,学术界对卫星遥感的全天候地表温度(All-weather LST)具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性,最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时,该数据集在白天和夜间的平均偏差(MBE)为0.09K和-0.03K,偏差标准差(STD)为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明,其MBE为-2.26K至1.73K,RMSE为0.80K至3.68K,且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2023年;空间范围包括我国陆域的主要区域(包含港澳台地区,暂不包含我国南海诸岛)及周边区域(72°E-135°E,19°N-55°N)。本数据集的缩写名为TRIMS LST(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST),以便用户使用。需要说明的是,TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP(中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2023)V2)同步在国家青藏高原科学数据中心发布,以减少相关用户数据下载和处理的工作量。

国家青藏高原科学数据中心 收录

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该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像,标签特征的数据类型为类标签,具体包括20种不同的植物病害和健康状态,如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病,以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集,训练集包含25384个样本,测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节,总大小为474216412.07000005字节。

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紫微斗数为中国传统术数预测学,通过出生时间所呈现的星相来排盘。仅供命理研究,不得用于开展算命等封建迷信活动。

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