文件名称：bigdataproject
文件大小：8.24MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 01:39:59
JupyterNotebook
可视化跨不同人口群体的流动梯度 学生：贾斯汀·斯尼德（Justin Snider），安奇特·斯里瓦斯塔瓦（Anchit Srivastava）和Diksha Chouhan 教授：朱莉安娜·弗莱雷 TA： Rupesh Bagwe和Christina Ye 抽象的 我们建议研究2019年和2020年不同人口群体的相对流动性模式。SafeGraph社交距离数据可让我们观察日常行为，例如通过移动设备产生的全职工作，兼职工作和全职在家中电话记录。 每日统计信息由人口普查阻止小组（CBG）汇总。 此外，CBG人口统计数据可从《美国社区调查》（2016年）的5年估算中获得。 我们的研究集中在纽约，洛杉矶和芝加哥等大都市地区。 我们将比较人口普查区组与高，中，低贫困率的流动性。 此外，我们将比较人口普查区组的流动性与少数民族人口的高百分比，平均百分比和低百分比。 通过分析流动性行为，我们希望更好地
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--------Extract LA from Social Distancing.ipynb(13KB)
--------Extract Chicago from Social Distancing.ipynb(13KB)
--------Clean CH 2019 Social Distancing Dataset.ipynb(311KB)
--------Extract New York from Social Distancing.ipynb(13KB)
--------Clean LA 2020 Social Distancing Dataset.ipynb(314KB)
--------Extract and Clean Times COVID-19 Data.ipynb(73KB)
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--------Clean CH 2020 Social Distancing Dataset.ipynb(314KB)
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--------Extract and Clean New York Census Data.ipynb(4.39MB)
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