湖北农业大数据发展:挑战与机遇何在?

1、总结来说，湖北农业大数据的发展虽面临挑战，但机遇并存。通过策略的实施和环境的优化，湖北有望在数字化转型的道路上，书写出农业现代化和乡村振兴的新篇章。

2、第二梯队由湖北、安徽、河南等11个省、市组成；第三梯队由广西、黑龙江等12个省、自治区组成，总指数均小于20，这些地区大数据发展相对滞后，需积极借鉴领先省市的发展经验，加快追赶步伐。

3、农村互联网机遇挑战并存 让农村非网民连接互联网，实现农村非网民的转换，是挑战也是机遇。随着移动互联技术的发展以及移动终端的普及，移动互联网为广大农村和西部边远地区实现全民接入互联网带来了福音。

4、当前，不仅八个国家级大数据综合试验区（贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、珠三角）的大数据产业园/基地快速发展，与这些试验区毗邻的省份，如安徽、湖北、四川、陕西、浙江、山东和江苏，也都加快推进“大数据产业园区/基地”建设，增强数字经济发展实力，加速产业转型升级。

python数据分析师需要学什么

1、数据分析师通常需要学习的课程包括统计学、编程语言（如Python或R）、数据库管理、数据可视化、机器学习和人工智能基础。 统计学：这是数据分析师的基础，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等，用于理解和解释数据模式、趋势和关系。 编程语言：Python和R是数据科学领域最常用的编程语言。

2、Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

3、Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。

4、数据分析师需要学统计学基础，数据分析工具，数据可视化，数据挖掘和机器学习这些课程。统计学基础：了解概率、回归分析等基本知识。数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。

银行“下乡”开辟“第二增长曲线”

1、在LPR下行、存贷利率一低再低、负债成本压力陡升的局面下，下沉县域和社区，为银行开辟“第二增长曲线”提供了“舞台”。这样的主动调整是务实的，但对于银行而言，“淘金”下沉的路径并非越低越好，跨层次、过度下沉，也可能形成新的压力。

2、因此，下乡开辟下沉市场，不仅可能带来第二增长曲线，还可能极大缓解一些车企产能过剩的问题。下乡成功者，不一定得天下，但一定多了继续留在牌桌的筹码。其二，新能源汽车下乡，并非异想天开。从农村居民的视角看，买电车似乎真有几个说得过去的理由。