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Average time needed to sell a property by city in France 2019|房地产销售数据集|城市市场分析数据集
收藏www.statista.com2024-05-24 更新2025-01-16 收录
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https://www.statista.com/statistics/1106413/time-needed-to-sale-real-estate-city-france/
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This statistic represents the average time during which a property is available for sale on the real estate market in France in 2019, by city. At that time, the average time required to sell a property was 82 days in France. The city where the average sales time was the shortest in France was Boulogne-Billancourt with 28 days. In contrast, Perpignan ranked as the city where real estate sales were the slowest: they lasted on average 135 days.
本统计数据展示了2019年法国房地产市场各城市房屋平均待售时间。彼时，法国平均房屋销售周期为82天。在法国各城市中，平均销售时间最短的城市为布洛涅-比扬古，仅需28天。相对而言，佩皮尼昂的房地产销售速度最慢，平均销售周期为135天。
提供机构：
Statista
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
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MineNetCD
MineNetCD数据集由慕尼黑工业大学等机构创建，是一个全球矿区变化检测的综合基准数据集。该数据集包含超过70k对的双时相高分辨率遥感图像，覆盖全球100个矿区，总面积约6756.88平方公里。数据集的创建过程结合了半自动标注和专家手动标注，确保了数据的精细度和准确性。MineNetCD数据集主要应用于矿区环境监测和可持续发展研究，旨在通过高精度的变化检测技术，帮助实现矿区的可持续管理和环境保护。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
2011年至2022年全国村卫生室及人员数统计
本数据集基础数据来源于2011年至2022年国家卫生健康委公开发布的《我国卫生健康事业发展统计公报》。数据处理团队通过tableau软件对数据进行图片制作，采用饼图、柱状图、折线图等直观表现形式，将全国村卫生室及人员数统计内容形成《2011年至2022年全国村卫生室及人员数统计》图片集。 其中，从人员类型（执业/助理医师数、注册护士数、乡村医生和卫生院数）的角度，对全国村卫生室及人员数进行分类统计。
国家人口健康科学数据中心 收录