、机构和国家/地区。...通过把机构参与的文章数量加在一起，可以看到的根据组织发表的文章数量的排序结果。下面节选的是排名前30的机构。 谷歌在该榜单中占据主导地位，大约参与国际机器学习大会发表文章的1/10。...国家/地区 这是很有趣的部分，通过分析作者所在机构和地区的映射关系，我们可以了解哪个地区发表的文章最多。 让我们来看看按国家/地区划分的情况。...我们接下来会看到，英国的DeepMind公司发表的文章数量大概占了整个国家的40%。 让我们逐一看一下每个国家/地区的情况，下面图片列出了排名前15位国家/地区的前10名组织（3篇以上文章）。...想说的都说完了，我想你们应该对发表最多文章的作者，组织和国家/地区有了很多的了解，但是我敢打赌，你肯定还有很多的想法和问题，评论区一起聊聊。
相反，视图由正在使用的标记定义。因为在每个上面绘制标记时，可能会令人困惑甚至沮丧：如果在较小标记的顶层绘制较大的标记，则无法悬停或选择较小的标记。...由于国家按字母顺序排列，而国家/地区位于标记卡的顶部，因此z顺序现在按字母顺序设置为国家/地区。换句话说，阿富汗将成为最高标记，津巴布韦将绘制在底部。...按国家划分的标记和按人口排序 我们可以通过对Mark’s Card顶部的属性进行分类来控制标记的分类。...例如，如果我们希望在每种情况下所有较小的点都位于较大的点之上，那么我们可以按人口对国家进行排序。...现在我们可以将鼠标悬停在视图中的每个点上，因为较小的点绘制在较大的点之上，而不管国家或地区如何。 下面是Tableau Visualization显示的三个示例。
数据集 3：按年份划分的世界人口（1950-2023）： 揭示 1950 年至 2023 年世界人口的演变（每个国家的年度粒度）。该数据集可让您分析和了解七十年来的人口趋势。...通过使用 head(10) 来仅选择前十个最大的国家，并调整了x轴和y轴。...，通过使用 groupby 按照地区进行分组，并使用 agg 计算了每个地区的平均生育率、平均年龄和总土地面积。...region=list(countries_df['region'].unique()) region 创建了一个新的数据框 x，通过迭代每个地区，选择每个地区土地面积最大的国家，并将这些信息存储在...，通过迭代每个地区，选择每个地区生育率最高的国家，并将这些信息存储在 y 中。
一个常见的业务问题可能是：“每个地区的总人口是多少？”鉴于 regions 表没有包含该信息的列，答案只能通过计算每个地区每个国家/地区的 population 列的总和来提供。...到目前为止，未定义的行排序已经奏效，除了“每个第一个字母的国家/地区”之外。...例如，询问“给我南美洲所有按平方公里排序的国家，但不要前三个”可以用以下方式回答： SQL> SELECT c.name, c.area_sq_km 2 FROM countries c 3...对于这些情况，FETCH 子句提供了 ONLY 和 WITH TIES 关键字。上面只使用了 ONLY，因为两个国家不太可能拥有相同的人口。 但是，按字母对国家进行排名时，重叠的空间更大。...例如，在按国家/地区第一个字母的国家/地区示例中，按国家/地区数量进行排名时，很明显一些字母具有相同数量： SQL> SELECT SUBSTR(name,1,1), COUNT(*) 2 FROM
ORDER BY默认情况下，关键字按升序对记录进行排序。要按降序对记录进行排序，请使用 DESC关键字。 ORDER BY 语法 SELECT column1, column2, ......这意味着它按国家/地区排序，但如果某些行具有相同的国家/地区，则按 CustomerName 排序： SELECT * FROM Customers ORDER BY Country, CustomerName..., CustomerName DESC; 练习 从Customers表中选择所有记录，按城市列的字母顺序对结果进行排序。...，例如“查找每个国家/地区的客户数量”。.../地区的客户数量： SELECT COUNT(CustomerID), Country FROM Customers GROUP BY Country; 列出了每个国家的客户数量，从高到低排序： SELECT
为了进行测试，让我们缩小将要使用的国家/地区的范围：奥地利，爱沙尼亚和西班牙。这些国家/地区中的每个国家/地区都有我们需要在注册表格中提供的3个属性：国家/地区名称，城市列表和电话前缀。...为了代表每个国家/地区，我们将使用枚举。用于表示国家/地区的常数值为：AT，EE和ES。...因此，我们应该对它们进行排序，然后进行比较。...因为JavaScript是在从国家/地区下拉列表中选择一个国家/地区后将信息加载到城市/下拉菜单中的一种，所以该测试将：选择每个国家/地区，并针对每个选定的国家/地区检查城市下拉列表。...为每个国家/地区从头开始创建预期和实际城市列表。它们仅包含与该国家/地区对应的信息。
在论文中引用次数排名前1%的圈层，我们便能常常见到诺贝尔奖得主的身影。由于被引次数排名前1%的精英文章往往非常国际化，由来自多个国家的作者合作完成，因此每个国家功劳多少的计算也变得相应复杂。...日本在最新的出版物总数排行榜中排名第5，在被引用次数前 1% 论文排行榜中排名第 10，在被引次数前 10% 论文的排行榜中，日本甚至跌至第 12 位，被西班牙和韩国超越。...毕竟一项研究的领导者才算是这个研究的灵魂人物。 同时也有人认为，正如奥运奖牌排行榜上前几位都是大国，仅仅计算高被引论文的数量，是有利于大国排名的。...NSF 这份报告衡量的是高被引文章指数，也就是每个国家/地区在被引次数前 1% 科技出版物中所占份额与该国在所有科技出版物中的所占份额之比。...这样就可以在不同国家/地区进行比较，而不是单论对大国有利的论文总数量。 由上图可见，在 2018 年发表的论文中，美国的高被引文章指数在1.8左右，依然明显领先于世界上其他国家和地区。
不久前，有 GitHub 用户吐槽说，GitHub 的每日趋势榜不按照国家和地区来区分，使得榜单上总会有很多点赞量很大的中文项目，有时候甚至会占据半壁江山。...这位用户呼吁，GitHub 应该按照开发者所属国家和地区进行项目排行。 ? 从今天（2019 年 10 月 10 日）的榜单来看，确实有一部分项目是中文的。...在排行榜上，每个项目不仅有名称和链接，还有点赞量、介绍、分类信息等。 ?...我们可以发现，项目中有很多熟悉的面孔，例如深度学习 500 问、春秋招 ML 算法笔记和结巴分词等等，它们都是按照 Star 量进行排序的，总榜包括 200 项流行的项目，如下只展示了前 20。 ?...作者表示，选择中文榜单有以下几点要求： 项目 Description 和 Readme.md 需要包含中文说明； 近一年内有过更新； 按 star 量排名，越高越靠前。
3）不同数据源进行表连接 一个来自mysql表，一个来自excel表 将mysql中的dept表，和excel的emp表进行表连接。 连接方式有：内连接、左连接、右连接。...4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 案例：显示家具类产品中，销售额最好的前3个子类别 ① 先列出不同类别、不同子类别下的销售额情况 ? ② 选择家具类别的产品 ?...7）字段的合并、拆分与分层 ① 合并字段 案例：将国家、地区和城市三个字段，合并到一起 Ⅰ 按住ctrl键，选中国家、地区和城市，依次点击创建→合并字段 ?...Ⅱ 当出现如下界面的时候，点击“编辑合并字段”当出现绿色方框的时候，修改名称为“地址”，调整字段的顺序，为国家、地区、城市。 ? Ⅲ 最终效果如下 ?...以文件夹分组来说，这里的分组指的是把相似的字段放到同一个文件夹下面，当字段很多的时候，拖动起来不方便，创建了文件夹以后，方便我们管理和使用每个字段。
不久前，有 GitHub 用户吐槽说，GitHub 的每日趋势榜不按照国家和地区来区分，使得榜单上总会有很多点赞量很大的中文项目，有时候甚至会占据半壁江山。...这位用户呼吁，GitHub 应该按照开发者所属国家和地区进行项目排行。 ? 从今天（2019 年 10 月 10 日）的榜单来看，确实有一部分项目是中文的。...在排行榜上，每个项目不仅有名称和链接，还有点赞量、介绍、分类信息等。...我们可以发现，项目中有很多熟悉的面孔，例如深度学习 500 问、春秋招 ML 算法笔记和结巴分词等等，它们都是按照 Star 量进行排序的，总榜包括 200 项流行的项目，如下只展示了前 20。 ?...作者表示，选择中文榜单有以下几点要求： 项目 Description 和 Readme.md 需要包含中文说明； 近一年内有过更新； 按 star 量排名，越高越靠前。
2）选择数据库、数据表 3）不同数据源进行表连接(一个来自mysql表，一个来自excel表) 将mysql中的dept表，和excel的emp表进行表连接。 连接方式有：内连接、左连接、右连接。...4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 案例：显示家具类产品中，销售额最好的前3个子类别 ① 先列出不同类别、不同子类别下的销售额情况 ② 选择家具类别的产品 ③ 使用顶部筛选器...7）字段的合并、拆分与分层 ① 合并字段 案例：将国家、地区和城市三个字段，合并到一起 Ⅰ 按住ctrl键，选中国家、地区和城市，依次点击创建–>合并字段 Ⅱ 当出现如下界面的时候，点击“编辑合并字段...”当出现绿色方框的时候，修改名称为“地址”，调整字段的顺序，为国家、地区、城市。...以文件夹分组来说，这里的分组指的是把相似的字段放到同一个文件夹下面，当字段很多的时候，拖动起来不方便，创建了文件夹以后，方便我们管理和使用每个字段。
示例绘图 与前一篇文章中一样，我将使用以下相同的图表类型（或者按照GoG的说法称之为几何图形）进行比较： 柱状图 散点图 直方图 箱线图 小提琴图 VegaLite提供的类型的完整列表可以在此图库中找到...并且与[SPJ02]一样，大多数图表首先以基本版本呈现，使用图形包的默认设置，然后使用自定义属性进行优化。 柱状图 按地区划分的人口 第一个图表是柱状图，显示了按地区划分的人口规模（2019年）。...Subregion"}, color = :Region, config = {background = "ghostwhite"} ) 现在我们希望在绘制图表之前按人口大小对子地区进行排序...为此，我们可以使用Julia对subregions_cum-DataFrame进行排序（与在Gadfly示例中所做的一样），但VegaLite提供了使用sort属性在图形引擎中对数据进行排序的可能性。...然后，数据按地区分组，并为每个组计算密度。这是通过变换操作完成的。将密度分配给x轴会得到垂直密度图。在下一步中，所有五个密度图使用column属性水平排列。
综合看，由于南京、杭州、成都、武汉在六个变量的前几位中出现的频率最高，因此位居维度的前四名。...观察的对象既包含省会城市，也考虑了区域内经济发达的城市，同时也选择了与国际交往关系深厚的门户城市。统计表明，重庆、成都、杭州和南京（并列）、厦门排名位列前五。...，后四个描述城市规划情况，在此基础上对各个城市的交通和城市规划现状进行分析。...目前，长沙正在与武汉、南昌、合肥共建长江中游城市群，探求区域发展新的增长极。 另一座国家确定的“两型”社会试验区的城市是武汉。武汉同时也是九座国家中心城市之一，在我国中部地区处于举足轻重的地位。...排在“交通拥堵状况”变量前几位的是几座相对小的城市：无锡、苏州、宁波、厦门，这很有启示性。
那如何同时面向6个国家/地区的进行效率最大化的问卷调研？如何提高海外问卷调研结论的深度？如何将结论运用到产品的设计中？是本文重点。 一、如何同时面向6个国家/地区的进行效率最大化的问卷调研？ ?...准备和执行 1.投放前——老板决策前 围绕调研目标，进行以下讨论，尽可能全面罗列出相应的点，同时也准备好向老板汇报的PPT，方便老板快速决策。...：$571 | 每国家/地区总预算：$4000 2.投放前——老板决策后 根据老板的决策结果，进行以下的工作： 1）通过邮件和WeChat等方式与多国Local沟通题目细节，根据意见和建议...4）设置好 不同选择后题目间的跳转，测试无误后就可以拷贝好链接，可以准备在FB/IG上发布投放； 3.正式投放 所有的准备工作结束后，根据每个国家/地区的情况，针对性的开始投放，这里一般的平台是Facebook...回收的有效问卷数量到预期时，及时对每个国家/地区的所有题目结果进行统计分析和整理（一般问卷工具会默认统计好单个国家/地区的相关结果数据，但手动二次分析和整理也是必要的），同时针对重点题目进行多维度交叉深度分析
基本有两种类型的分类特征: 有序变量:离散值的有限变量集，值之间按等级排序。例如:学历、工资等。 标称变量:离散值之间没有关系的有限变量集。例如:国家、Pin码等。...数据集中的“国家/地区”列具有224个唯一特征，如果使用独热编码产生224个维度。在下面可以看到，“国家/地区”列的频率分布非常偏斜，很少有类别具有最高频率。 ?...因此，限制为100个类别可以覆盖95％的行，并将224个国家的一键编码的维度减少到101个国家（其他100个国家/地区排名最高，其他1个国家/地区）。...可以使用pandas函数生成“国家/地区”列的频率分布：data ['country'].value_counts（） 现在用数据中的频率替换每个类别，例如，美国将被7768取代，俄罗斯将被1161取代...使用领域知识 最后还可以使用领域知识对分类特征进行编码。可以根据多种因素（例如GDP，人口，人均纯收入等）对“国家/地区”列进行编码。这种编码根据案例研究和要求而有所不同。
结合后续对不同国家地区注册机构包含ASN个数的分析，推测实际申请ASN的注册机构不受其所属国家地区地理位置的限制。...图 6 包含ASN个数Top100的AS名称 3.3 2013年前AS按2的倍数批量注册 如图7所示，2013年及以前，注册机构申请AS往往按2的倍数批量注册，如一次性注册16、512、1024...图10 AS个数Top100的中国注册机构排序 3.6 不同国家地区拓扑资源分配情况 如图11所示，根据包含的ASN个数、IP段个数、IP地址个数，对所有国家地区进行排序，获取Top10的国家地区...图 11 AS级拓扑的国家地区势力排序 进一步对美国、俄国、中国的AS作为不同角色时的AS邻居个数排序，分析其对全球网络拓扑的影响程度，如图12所示。...中国的排名相对靠后，说明中国对全球网络拓扑的影响力较为有限，结合前述ASN/IP地址排序，推测在全球拓扑中鲁棒性较低。 图12 国家地区的邻居AS总个数排序 四.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
