绿色基础设施的分类？

一、绿色基础设施的分类？

绿色基础设施是指一个相互联系的绿色空间网络，由各种开敞空间和自然区域组成，包括绿道、湿地、雨水花园、森林、乡土植被等，这些要素组成一个相互联系、有机统一的网络系统。

二、农村公共基础设施分类？

参照中国新农村建设的相关法规文件，农村基础设施包括：农业生产性基础设施、农村生活基础设施、生态环境建设、农村社会发展基础设施四个大类。

(1)农业生产性基础设施：主要指现代化农业基地及农田水利建设；

(2)农业生活性基础设施：主要指饮水安全、农村沼气、农村道路、农村电力等基础设施建设；

(3)生态环境建设：主要指天然林资源保护、防护林体系、种苗工程建设，自然保护区生态保护和建设、湿地保护和建设、退耕还林等农民吃饭、烧柴、增收等当前生计和长远发展问题。

(4)农村社会发展基础设施：主要指有益于农村社会事业发展的基础建设，包括农村义务教育、农村卫生、农村文化基础设施等。

三、关键基础设施有哪些分类？

1、一是信息基础设施。主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网 、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

2、二是融合基础设施。主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如，智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。

3、三是创新基础设施。主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如，重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。

四、基础设施实用性分类？

1.

农业生产性基础设施:主要指现代化农业基地及农田水利建设;

2.

农村生活基础设施:主要指饮水安全、农村沼气、农村道路、农村电力等 基础设施建设;

3.

生态环境建设:主要指天然林资源保护、防护林体系、种苗工程建设,自 然保护区生态保护和建设、湿地保护和建设、退耕还林等农民吃饭、烧柴、增收等 当前生计和长远发展问题。

4.

农村社会发展基础设施:主要指有益于农村社会事业发展的基础建设,包 括农村义务教育、农村卫生、农村文化基础设施等。

五、垃圾分类基础设施建设方案？

垃圾分类必须要养成良好的生活习惯，还要做好基本的基础工作，设立分类垃圾箱。

六、公共基础设施分类指什么？

公共基础设施是指行政事业单位建设和管养的公共基础设施（不含经营性质的）。主要包括市政基础设施（如城市道路、桥梁、隧道、路灯、广场、公园绿地、城市排水和污水处理、垃圾处理系统等）、交通基础设施（如公路、航道、港口等）和其他公共基础设施。

七、各国基础设施建设数据在哪查？

开放基础设施地图是一个在OpenStreetMap数据库中绘制的世界基础设施的视图，我们在地图中也可以查看台湾省的基础设施，可以通过图例来对图表进行识别。

台湾省基础设施地图网址：

https://openinframap.org/#7.5/23.812/121.299/L,O,P,S,T,W

如果没有显示台湾省的基础设施图表，需要刷新一下就会展示出来，可以发现台湾的基础设施主要沿着西部分布，呈现出长条状。

海底电缆地图主要提供非洲电信地图、亚太电信地图、全球互联网地图、拉丁美洲电信地图、中东电信地图，通过海底电缆地图可查看台湾省的海底电缆，从地图中可知台湾省的海底电缆主要通往中国和日本。

台湾省的海底电缆网址：https://submarine-cable-map-2019.telegeography.com/

文章来源于公众号：情报分析站

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八、pandas数据分类？

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

九、数据的分类？

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：

按计量层次分类

按照数据的计量层次，可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。

1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类，各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息，并且不能在各类别间进行排序。例如，某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等，红色、白色、黄色即为定类数据。又如，人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别，但为了便于统计处理，可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性，2表示男性，但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码，其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]

2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别：文盲半文盲=1，小学=2，初中-3，高中=4，大学=5，硕士=6，博士=7.通过将编码进行排序，可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量，但是可以确定其高低顺序，即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]

3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值（如摄氏温度、考试成绩等）。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异，还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说，定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步，它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如，甲的英语成绩为80分，乙的英语成绩为85分，可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]

4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是：在定比数据中是存在绝对零点的，而定距数据中是不存在绝对零点的（零点是人为制定的）。因此定比数据间不仅可以比较大小，进行加、减运算，还可以进行乘、除运算。[3]

在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据，扮演的角色是不一样的。[3]

按来源分类

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。[3]

按时间状况分类

1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据，反映现象随时间变化的情况。

2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据，描述现象在某一时刻的变化情况。

十、数据行业分类？

归纳起来可以按照以下方式进行分类：

(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。

(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式