Not: Bu, birkaç taksitin ikincisidir. Bölüm 1 veri setini araştırdı , Bölüm 2 (bu bölüm) seks işçilerinin etnik kökenine bakar, bölüm 3 gerçekleştirilen hizmetlere ve bunun etnisite ile nasıl ilişkili olduğuna bakar , bölüm 4 şeylerin ekonomik yönüne ve ücretlerin etnisite ile nasıl ilişkili olduğuna bakar. seks işçilerinin hizmetleri ve görünüşleri .
Etnik kökene bakmanın zamanı geldi. Üstün bir bakış, veri kümesinin uzun bir tutarsız değerler kuyruğuna sahip olduğunu ortaya çıkarır. Bu mantıklı. Bu gözden geçirenlerin etnisiteyi doğru bir şekilde elde etmek için çok fazla zaman harcamadığını hayal edebiliriz. Afrikalı Amerikalıları seçtiklerinde sadece "siyah ırk" mı demek istediler? Yoksa gerçekten doğmuş ve büyümüş bir Afrikalı Amerikalı mı demek istediler:
plt.figure(figsize=(10,9)) # limiting the "long tail" at top 30, it's very very long frame['Ethnicity'].value_counts()[:30].plot(kind="barh");
Etnisite, ırkları, coğrafyayı ve kültürü karıştırdığı için çeşitli sorunlar ortaya çıkarır. Ayrıca, pek çok "gözden geçiren" in coğrafyadan haberdar olmaması da kuvvetle muhtemeldir (özellikle Atlantik okyanusunun diğer tarafındaki kıtalardan biri ve bu her iki yönde de geçerlidir).
TER inceleme formu, bir seçenek olarak "siyahı" sunmadı ve politik olarak daha doğru olan "Afrikalı Amerikalı" yı seçti; gözden geçirenler, açıkça, "sağlayıcı" nın sadece siyah olduğu, ancak Amerikalı olmadığı durumlarda da pek tartışmadan seçtiler.
Ayrıca bazı Amerikalılar “İtalyan” tipi bir kadından bahsederken, Avrupalı bir eleştirmen hata yapmaz ve yalnızca etkin bir şekilde İtalyan doğduğu ve büyüdüğü durumlarda bir sağlayıcı “İtalyan” olarak tanımlar.
"Kızılderili" de bence hakemler arasında önemli bir kafa karışıklığı yaratan bir ifade. Bazıları bunu kesinlikle terimin orijinal anlamında kullanmış olabilir (politik doğruluk ortaya çıkmadan önce insanlar "Kızılderililer" olarak adlandırılır), ancak diğerlerinin hala "doğmuş olan sağlayıcıları tanımlamanın bir yolu olarak Kızılderili" kullandığı açıktır. ve İngiliz ana dili yeterlilikleri hemen vereceği için ”Amerikalıyı yetiştirdiler.
Buradan nereye gidiyoruz? Ben ediyorum yeniden grup düşündüm
Ethnicityaltından
EthnicityNormalized, Atlantik'in iki yakasında insanlarla rezonansa gerektiğini kimse, etnik kökeni biraz sübjektif sınıflandırma temsil eden bir sütun. Lütfen coğrafyayı ve dili, etnik kökeni "belirsizliği gidermek" ve her durum için eğitimli tahminler sağlamak için ek araçlar olarak kullandığımı unutmayın.
İşte benim sınıflandırmam.
# Let’s make Ethnicity a little easier to manage and visualize frame[‘EthnicityNormalized’] = frame.apply(lambda row: normalizedEthnicity(row[‘Ethnicity’],row[‘Country’],row[‘Languages’]), axis=1)
plt.figure(figsize=(10,9)) frame[frame.Country=="USA"]['EthnicityNormalized'].value_counts().plot(kind="pie", label="Ethnicity",autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=45);
plt.figure(figsize=(10,9)) frame[frame.Country.isin(europe)]['EthnicityNormalized'].value_counts().plot(kind="pie", label="Ethnicity",autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=45);
2. Bölüm için bu kadar. Bir sonraki bölümde seks işçileri tarafından sağlanan hizmetlere bakacağız ve onları cehennem için etnisite ile ilişkilendireceğiz.
Bu beni nakit kullanmaya geri dönmeye teşvik ediyor. Bağlam olarak, son zamanlarda bir bütçe oluşturmak için aylık harcamalarımı takip etmeye başladım ve geçen gün işteyken haftalık harcamalarımı gözden geçirmeye karar verdim.
Nereden gelirseniz gelin, bahse girerim bu son iki yıl, yaşamlarımızı, alışkanlıklarımızı ve bakış açılarımızı önemli ölçüde değiştirdiği için zihninizde silinmez bir şekilde yer etmiştir. Yapmaya çalıştığım şey, Google aramalarındaki belirli anahtar kelimelerin popülaritesine ilişkin verileri detaylandırarak bu dönemde tanık olduğumuz bazı etkileri tespit etmekti.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.