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全市范围内的举措往往会增加项目涉及实体的复杂程度。这些复杂性包括项目所需的数据、项目的可见性、许多投资用户和利益相关者,最后是解决方案的预期影响。 识别将用于识别解决方案的分析模型的过程只有在问题被识别后才能开始。此过程包括查找项目所需的数据以及选择合适的分析模型。在本文中,当我提到术语分析模型时,我指的是从简单的回归模型到神经网络深度学习的所有内容。数据调查和分析模型的识别是齐头并进的。在大多数情况下,识别数据集和修改模型会在一个项目中迭代多次。

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的数据和分析模型时,您应始终牢记以下三点: 始终寻求回答 伊朗手机号码列表 分析问题,仅此而已; 让某些主题专家、政策利益相关者和领域领导者在场; 大多数时候,一切都与位置、位置、位置有关。 以下是我担任纽约市市间的真实情况。纽约市人权委员会 在纽约市市长解决城市内无家可归者和低收入住房问题的努力中发挥了关键作用,开始采取更积极主动的战略,以确定五个行政区中任何一个行政区可能根据收入来源歧视潜在租户。过去, 主要用作接收有关这种涉嫌行为的报告的机制。他们的流程依赖于人们报告可能的违规行为,只有在涉嫌的行为发生后才会被报告。

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考虑到这一战略,他们联系了 与他们合作,并实施数据驱动的收入歧视执法战略。城市问题是 我们如何主动减少基于住房的收入歧视? 翻译后的分析问题是 我们如何使用全市范围的数据来预测房东可能会在哪些地方拒绝租户根据他们使用住房券租用公寓的机会? 经过更多调查后,这被分解为更细化的分析问题,例如: 我们如何在地理空间上定义纽约社区? 我们可以使用哪些数据来检验犯罪 学校 住房存量假设? 我们如何将建筑物分组到所有权组合中? 我们对纽约市的每个建筑 税地了解多少? 从本质上讲,该计划是使用位置智能来识别将作为检查目标的社区。在这种情 EO 线索 况下,我们查看了纽约市城市规划部数据定义的邻里制表区域。