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数说台风

出于好奇,我抓取了温州台风网的历史台风信息,数据涵盖了从1945年到2018年的台风详细信息,那么我们可以从这些数据中得到什么呢? 台风命名 在台风命名的国际规则出台之前,有关国家和地区对同一台风的命名各不相同。 台风数量 统计数据发现,1945到2018年共有1699个台风生成,平均每年生成台风22.96个。 其中,台风生成最多的年份是1994年,共计有34个台风台风生成最少的年份是1998年,只有12个台风生成。下面是年份和台风数量的示意图。 台风生成 一年之中最早生成的台风是1955年的一号台风Violet,它生成于1955年1月1日早上8时,元旦佳节,台风也来凑热闹~ 相对应的,一年之中最晚生成的台风是1979年的一号台风

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QGIS 3.10 路径分析

本教程将学习如何对路网进行建模,如何运用样式对路网属性可视化,同时通过QGIS 3.10内置的路径分析工具找出两点之间的最短路径。 在路径分析中,“DIRECTIONA”字段有着重要作用。接下来通过该字段筛选出图层中的单向街道,并设置适当的箭头样式,以显示该街道的交通方向。 点击菜单【处理】->【工具箱】,调出【处理工具箱】面板,开始进行路径分析。 在【处理工具箱】面板中依次找到【网络分析】->【最短路径(点到点)】,双击运行。 点击【起点】右侧的【…】按钮,在地图中点击路网图层任意点作为路径分析的起点,同样步骤设置路径分析的终点。 实际生活中,起点与终点之间可能存在多个可达路径,但是,考虑到路网的约束条件,比如单向,路径分析的结果是最短可能路径。

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    SuperMap 最佳路径分析流程

    SuperMap也有一段时间了,总结一下 软件下载:请到超图技术资源中心:http://support.supermap.com.cn 第一步:导入数据 第二步:选择数据 选择线的时候多选一点线,路径分析最重要的就是路

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    地图的最佳路径分析

    Supermap的交通分析 Supermap的交通分析对应的是实际地理信息系统中的最佳路径啦,最佳路径在实际的地理信息系统中会用到,而路径分析实际就是在指定的网络上查找一条路径,使其依次经过若干制定的路有点

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    路径分析图「建议收藏」

    路径分析步骤 3.1 安装和加载程序包,及数据读取 install.packages(“ggplot2”) install.packages(“plspm”) install.packages spe.1 <- rda(DATA ~ TOC + TN + NH4N +NO3N+ NO2N + TP + PO43P, data = DATA) vif.cca(spe.1)‍‍ 3.4 路径分析 summary(sat_pls)‍ ##Outer Model结果中Loading需大于0.7;根据结果逐步去除每个模块中Loading值小于0.7的变量,直至所有变量Loading > 0.7,重新运行路径分析模型 DATA, path_mat, blocks, modes=modes) summary(sat_pls)‍ #Loading >0.7,将负Loading值改为正Loading值后,重新运行路径分析模型

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    amos路径分析结果怎么看_路径分析图怎么解读

    测量模型对应的分析方法是因子分析;结构模型对应的分析方法是路径分析(多个线性回归方程的组合分析)。 由上可知,AMOS也可以独立进行探索性因子分析和路径分析。 如果分析者直接将测量变量(矩形表示)用箭头连接起来,就能够进行路径分析了(路径分析其实就是多个相互关联线性回归方程的组合),如下图所示,这是医院财务部门的分析师根据自己的经验绘制的路径图,包括患者年龄、 关于路径分析的概念和分析原理,大家也可以通过上面的文章链接回顾,草堂君在本篇文章中就不做过多的描述了。 这也是Amos相对于SPSS来说,在路径分析上的优势。

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    大数据浅观台风气候

    台风生成源地广袤,在不同的海-气背景条件下,每个台风的路径及强度变化各不相同,仅仅依靠个例分析难以勾勒出台风群体的气候特点。 好在我国台风数据收集起步较早,数据完整,内容丰富。 本篇小渣将通过分析带大家初步认识西太平洋台风(下文简称西太台风)的总体面貌。 一、数据介绍 数据说明 中国气象局热带气旋资料中心 台风最佳路径数据集。 提取数据记录中的日期条目, 发现夏末初秋是台风最为活跃的季节, 在寒冷的冬季也有台风生成,只是数量少很多。 一年中西太台风生成数在20-40个左右。 将所有台风的生命周期画在频数分布图上, 可知多数台风生命周期为3-10天, 长的可达2周。 台风生命史长短和生成位置有关吗? 另外与之相巧合的是, 台风完成变性的地点也多在该区域附近。 台风在哪里最容易加强?

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    Salesforce 并购整合路径分析

    在梳理 Salesforce 并购整合路径的整个过程中,我们总结出 Salesforce 外延拓展的两条核心主线:技术逻辑与产品逻辑。技术并购帮助 Salesf...

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    ArcGIS教程:路径分析(一)

    路径分析图层   路径分析图层将存储路径分析的所有输入、参数和结果。 创建路径分析图层   要通过 Network Analyst 工具条创建路径分析图层,可以单击 Network Analyst > 新建路径。    创建新的路径分析图层后,该图层即会与它的五个网络分析类(停靠点、路径、点障碍、线障碍和面障碍)一起显示在 Network Analyst 窗口中。    路径分析类   路径分析图层由五种网络分析类组成。   下面各部分概述了每个类及其属性。 停靠点类   该网络分析类用于存储路径分析中用作停靠点的网络位置。 创建新的路径分析图层后,“停靠点”类为空。仅当将网络位置添加到该类后,它才不为空。创建路径至少需要两个停靠点。

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    mapbox GL台风路径的播放实现

    概述 前面的文章中写了基于openlayers4的台风路径播放,最近用到mapbox GL,也要实现相似的功能,网上找了好久都没有找到,于是就放弃了“拿来主义”的想法,只能自己动手了。 实现 1、数据获取 测试数据是从温州台风网,抓取了201929号台风数据作为测试数据。 2、添加台风编号和名称到地图 addTyphoonLabel(data) { const ele = document.createElement('div'); ele.setAttribute playTyphoon() { var tfbh = that.typhoonPlay; var index = that.typhoonData[tfbh]['playIndex']; // 台风风圈

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    用户行为分析模型——路径分析(一)

    文章目录 1 路径与漏斗分析几个重要知识点 1.1 路径分析 1.2 漏斗分析 1.3 路径与漏斗分析的差异 1.4 Session和Session Time 1.5 邻近页面去重 2 路径分析与桑基图 3 获取路径的多级页面 参考文献 1 路径与漏斗分析几个重要知识点 1.1 路径分析 通常用户在需要进行路径分析的场景时关注的主要问题: 按转换率从高至低排列在APP内用户的主要路径是什么; 用户在离开预想的路径后 比如,我们发现很多用户在加购后没有进行支付,我们就可以通过路径分析,看看用户加购后,都去哪里了、发生了什么操作。如此,有可能找到支付率低的原因所在。 总而言之,漏斗分析看重的是业务环节之间的留存关系,而路径分析看重的是用户在不同业务环节中的顺序及流失关系。 参考文献 vivo:用户行为分析模型实践(一)—— 路径分析模型 路径分析:如何将用户的网站行为轨迹可视化呈现? 漏斗分析:你可能低估了它的复杂度(逻辑细节及产品化)

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    使用Matplotlib & Cartopy绘制我国台风路径图

    夏天一到,沿海地区经常会遭到台风的袭扰,可谓苦不堪言。 之前在公众号做过一个关于我国1945~2015年历史台风统计的可视化展示,发现很多有趣的数据,比如说台风登陆最多的城市是湛江。 大数据告诉你,台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据,而是尝试用Python来绘制台风路径。 # 先对台风编号进行循环,提取单个台风数据 for typhoonNumber in typhoonData['台风编号'].unique(): typhoon = typhoonData[typhoonData ,提取单个台风数据 for typhoonNumber in typhoonData['台风编号'].unique(): typhoon = typhoonData[typhoonData['台风编号 ,提取单个台风数据 for typhoonNumber in typhoonData['台风编号'].unique(): typhoon = typhoonData[typhoonData['台风编号

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    「原理」产品路径分析-实操篇

    路径分析之路径探寻 我们之前讲了路径分析中的三种方法,今天我们来基于SQL和Python,实际操作一下,绘制图片,直观的找到用户的路径。 路径分析之功能组合 上面,我们讲完了如何利用桑基图,来进行基础的路径分析方法和案例,但是不知道大家发现了一个背后的假设没有: 之前路径分析的内容都是基于既定的使用路径,也就是我们没有人为地去组合页面和产品功能 当然,关于这些任务体系的搭建,以及积分登记的搭建,讲完路径分析后,我们再来讲,路径分析下篇会从算法角度上来讲解,敬请期待。 路径分析的小结 总的来说,路径分析是为了度量用户在产品中一层又一层的操作转化,而发现产品需要优化的方向的一种分析方法。 而这种分析方法呢,最需要保证的就是产品上的埋点需要全面细致。 因为只有拿到完整的用户产品操作信息,我们才能更好地复现出产品操作路径,从而可以进行后续的路径分析。 没有数据,一切都是空谈。

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    台风路径实时监控_查看Linux版本

    这个命令适用于所有的linux,包括Redhat、SuSE、Debian、Centos等发行版。 结果为:

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    中国历年台风最佳路径数据

    2017年起,对于登陆我国的台风,在其登陆前24小时时段内,最佳路径时间频次加密为逐3小时一次。 2018年起,对于登陆我国的台风,在其登陆前24小时及在我国陆地活动期间,最佳路径时间频次加密为逐3小时一次。 1. 头记录 2.

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    「原理」产品路径分析-算法理论篇

    「原理」产品路径分析-实操篇 接下来,我们来讲讲,如何运用一些数学上的原理来分析产品链路。

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    低代码平台风波的背后是什么?

    来源:ToBeSaaS |作者:戴珂 ---- 低代码是新瓶旧酒? 随着国内外低代码公司的融资频频,低代码也成为了ToB的新风口。 不过,虽然有知名创投机...

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    路径分析如何操作?模型如何修正?

    一、研究场景 路径分析,也称通径分析(有时也称结构方程模型,一般情况下如果包括测量模型和结构模型,则称为结构方程模型;如果只包括结构模型,则称为路径分析)。 路径分析在于研究模型影响关系,用于对模型假设进行验证。比如下图的模型框架:希望研究工作条件,人际关系对于公司满意度的影响;同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。 路径有一共有4条(即4对影响关系),路径分析可以同时研究此4对影响关系。 希望使用路径分析进行模型验证,最终进行假设检验。 补充说明:针对路径分析的步骤上,SPSSAU建议分为以下三个步骤,分别为: 第一步:建立模型。 ---- 以上就是路径分析步骤汇总,更多干货登录SPSSAU官网了解更多。

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    openlayers4+中台风路径播放优化

    概述 本文在以前风圈生成文章的基础上,将openlayers4+中台风路径的播放展示做了优化,并进行了封装。 说明: 1、本文示例台风数据来自温州台风网; 2、openlayers使用版本为4.6; 效果 ? 添加台风名称 that.addNameOverlay(typhoonData); // 2. that.removeTyphoon = function(tfbh) { // 删除台风名称 that. _typhoonPlayFlag[tfbh]); }; // 添加台风名称 that.addNameOverlay = function(typhoonData) {

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    台风业务定强的利器——Dvorak技术

    台风的中心位置和强度是业务预报中最重要的两个关注点。在《台风中心怎么定比较合理?》一文中我们就曾提到过,业务中主要利用卫星资料来确定台风的中心。同样地,洋面上台风的强度评估也主要依靠卫星图象。 Dvorak技术就是利用台风的云型变化特征,尤其是重点关注台风眼区和眼墙的云型特征以及外围螺旋云带特征,将上述两部分云系特征分析得到的T指数之和用于描述台风强度(图2),T指数变化范围从1~8,以0.5 随着卫星红外成像技术的发展,Dvorak技术引入了红外云图(IR)的分析,一方面完成了对台风夜间的监测,另一方面,也是更为重要的,获取了台风眼区及眼墙的云顶亮温,这能直接体现台风的对流发展程度。 动力因子主要是台风云系的组织程度和深对流偏离中心的距离,它们分别反映了台风涡度的大小和环境风垂直切变的大小;而热力因子则是不同的台风云型分类和眼区亮温,它们分别反映了对流发展的强度和内核发展的程度。 但是Dvorak技术也存在一定的局限性,比如对于尺寸较小的台风往往会低估其强度;而对于由季风低压发展而来的尺寸较大的台风,由于中心附近缺少深对流而低估强度;对于移速较快的台风,由于环境风场的叠加,常会造成更强破坏力

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