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山西:促进全省煤炭绿色开采

山西省政府办公厅印发了《关于促进全省煤炭绿色开采的意见》(简称《意见》),提出在确保安全的前提下,持续探索煤炭绿色开采技术路线,积极应用成熟技术,高标准建设不同类型的示范煤矿。 服务器端 剖面数据和三维网格 剖面数据来自钻孔数和勘探数据。随着开采的进行,剖面数据需要持续修正。 通过插值算法算法生成三维网格。整个过程使用算法自动实现。 客户端 前端展示包含原始输入数据:钻孔信息和剖面信息。便于用户分析生成的三维网格数据是否合理。 三维模型和二维数据联动 用户点击三维模型时,页面自动连线对应的树形节点,便于用户快速查找信息。 《意见》明确,山西省将有序开展绿色开采试点。 在现有绿色开采试点基础上,将选择适宜的绿色开采工艺和技术、装备,高质量建设绿色开采示范煤矿,对已列入全国、山西省绿色矿山名录的矿井优先开展试点,引领区域内煤矿积极开展绿色开采。

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腾讯与山西文旅集团战略合作,共同打造“一部手机游山西

8月27日,腾讯与山西省文化旅游投资控股集团有限公司(以下简称山西文旅集团)签署战略合作框架协议。 双方将在大数据、云计算、小程序、生态资源等方面展开深入合作,推动山西文旅的高质量发展,携手助推山西文旅产业的数字化升级。 ? 山西文旅集团是山西省人民政府批准成立的大型国有骨干企业,近年来通过重点打造景区开发运营、投融资和智慧旅游信息化“三大平台”,逐步将把山西省文化旅游资源优势转化成为具有竞争力的发展优势。 在山西文旅云平台的运营过程中,双方将共同构建起文旅营销体系,并利用腾讯在文创、产品数字化、用户触达、新媒体传播和营销层面的优势,通过打造山西文旅独有IP、新型特色旅游产品,为山西文旅集团旗下景区、酒店、 在腾讯的助推下,山西文旅将加速打造山西文化旅游产业发展旗舰、国内外文化旅游市场劲旅的步伐,双方也将携手共同推进山西旅游的全面数字化,以数字技术为杠杆助力山西旅游实现跨越式发展。 ?

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    数字文旅周报54期 | 腾讯携手山西文旅集团共同打造“一部手机游山西

    1.腾讯与山西文旅集团战略合作,共同打造“一部手机游山西” 8月27日,腾讯与山西省文化旅游投资控股集团有限公司(以下简称山西文旅集团)签署战略合作框架协议。 双方将在大数据、云计算、小程序、生态资源等方面展开深入合作,推动山西文旅的高质量发展,携手助推山西文旅产业的数字化升级。 ? 数据显示,经济自由的85-95代在安排游玩项目方面表现最为活跃,但是初具经济能力的95后也不甘示弱,紧跟其后。此外,在挑选景点方面,女性用户依然表现得更加积极,但男性用户也“进步”不少。

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    数字文旅融合 让山西的“诗和远方”未来可期

    数字经济的蓬勃发展,造就了互联网大数据、人工智能、5G技术与实体经济深度融合,这种融合有力促进了经济发展方式的转变。 ,古人是如何通过观象台推导出了春分、秋分、夏至、冬至四节气…… 山西文旅数字体验馆里,这样的主题化、场景化的设计,让游客欣赏过山西美景之后,还能穿越千年回到过去,看一看历史在山西这片土地上留下的痕迹。 这一次次山西数字化文旅的创新探索和生动实践,展示了山西以文物数字化保护利用为代表的数字文旅融合发展。 ? ? 想你所想,未来已来。 在我国首份文旅融合背景下发布的《2019中国文旅融合数字创新发展报告》中,中国旅游研究院数据分析所所长何琼峰提出,数字经济的发展是文旅产业数据创新的沃土,文旅产业数字创新的前景非常可期,“在整个文化和旅游融合的新时代 值得一提的是,本次大会上,围绕文旅大数据、智慧旅游、数字乡村、数字演艺等领域,东华集团、保利文化集团、中国旅游研究院、山西文旅集团、华为集团、腾讯集团、东软集团等行业“大咖”进行了战略合作签约,强强联手

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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