D3 Js Gleitender Durchschnitt

Scheidungsraten für verschiedene Gruppen Wir wissen, wann Leute in der Regel heiraten. Wir wissen, wer nie heiratet. Schließlich ist es Zeit, auf die andere Seite zu schauen: Scheidung und Wiederverheiratung. Die nachstehende Tabelle zeigt kumulative Raten für verschiedene Gruppen von Menschen in den Vereinigten Staaten, basierend auf 2014 American Community Survey, 1-Jahres-Schätzungen. Zum Beispiel, im Alter von 60 Jahren, unter den Beschäftigten im Jahr 2014, die irgendwann in ihrem Leben heirateten, wurden 32 Prozent der Frauen und 26 Prozent der Männer entweder geschieden oder wieder verheiratet. Ein gemeinsamer Mythos über die Ehe ist, dass die Hälfte von ihnen in Scheidung endet. Es kommt aus naivem Teilen der Scheidungsrate durch die Heiratsrate. Zum Beispiel, basierend auf 2014 American Community Survey, 1-Jahres-Schätzungen, gab es 8,7 Scheidungen und 17,0 Ehen pro 1.000 Frauen. Teilen Sie die ehemalige von der letzteren und Sie erhalten 51 Prozent. Für Männer waren es 8.1 und 18.1, was Ihnen 45 Prozent gibt. Das Problem mit dieser Mathematik ist, dass die Leute, die jetzt heiraten, die gleichen Leute, die sich jetzt scheiden. Claire Cain Miller für die Upshot diskutierte dies eine Weile zurück. Das sieht man auch im obigen. Keine Gruppe geht jemals an der 45-Prozent-Marke vorbei. Was mich überraschte, war die Unterschiede zwischen Männern und Frauen. Ich erwartete, dass die Prozentsätze bei den meisten Gruppen an ähnlichen Werten landen, aber dazwischen gibt es ein paar Flip-Flip-Flops zwischen Männern und Frauen, während Sie zwischen verschiedenen Demografien wechseln. Es scheint auch ein größerer Unterschied zwischen Männern und Frauen unter den Beschäftigten und denen mit fortgeschrittenen Graden zu sein. I8217m nicht sicher, warum das so ist. Ich dachte, dass Witwen den Prozentsatz der Frauen, die wieder heiraten, erhöhen könnte, aber als ich nur die mit einem geschiedenen Heiratsstatus betrachtete (ohne jene mit einem verheirateten Status, aber mehr als einmal verheiratet), erhöhten sich die Unterschiede. Also meine einzige Vermutung ist weniger Scheidungsmöglichkeit für Männer. Wir wissen, dass sie später heiraten, als Frauen und sterben früher. Vielleicht ist das Fenster kleiner I8217m total erraten aber Wenn jemand besser weiß, fühlen Sie sich frei zu mailen oder bekommen mich auf Twitter. Heiraten Age Nerd Notes Tracking detaillierte Scheidung Trends können schwierig sein. Das Nationale Zentrum für Gesundheitsstatistiken gibt die nationalen Zahlen an. Die Umfrage der Einkommens - und Programmbeteiligung (SIPP) verwendet, um detaillierte Scheidungsdaten zur Verfügung zu stellen, aber das jüngste Online ist ab 2009. Ich dachte, dass ich das gelesen habe, das war wegen der Finanzierung, aber ich kann jetzt die Notiz finden, also zögern Sie mir das nicht . So ging ich mit ACS-Daten, heruntergeladen von der Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS). Die ACS fragt nicht nach einer vollständigen Ehegeschichte. Wenn jemand geschieden ist, wissen wir nicht, wann oder wann sie zuerst geheiratet haben. Ähnlich, wenn jemand mehr als einmal heiratete, kennen wir nur das Jahr ihrer letzten Ehe und nichts über vorherige Scheidungen. Ich habe analysiert und tabelliert in R. Ich habe das Diagramm mit d3.js. Beta Version Enodo Score nutzt eine breite Palette von öffentlich zugänglichen APIs und Daten teilen Partnerschaften, um seine Daten Quelle. Unsere demografischen und ökonomischen Daten stammen im Allgemeinen aus dem U. S. Census Bureau, während unsere Wohnungsmarktdaten in erster Linie aus bezahlten Quellen und Datenaustauschpartnerschaften mit Branchenführern gesammelt werden. Wir gehen zu großen Längen, um diese Daten zu säubern, zu standardisieren und zu formatieren, bevor sie für die prädiktive Analyse verwendet werden. Während die Entwicklung der Plattform fortschreitet, wird ein größerer Teil unserer Daten direkt von den Benutzern durch direkte Uploads und Property Management Software-Integrationen kommen, um Konsistenz und Genauigkeit der Informationen zu gewährleisten. Enodo Scores-Datenbank ist entworfen, um Eigenschaften Operationsdaten sowie Daten über die Nutzung der Plattform selbst oder Metadaten von jedem Benutzer zu sammeln. Diese Daten werden dann verwendet, um unsere prädiktiven Algorithmen zu trainieren und zu verfeinern. Wir wissen, wie wichtig Daten für die Immobilienbranche sind. Deshalb haben wir unsere Plattform entwickelt, um wie ein Cloud-basiertes CRM (z. B. Salesforce) zu arbeiten. Alle Daten sind ganz sicher auf eigene Rechnung. Jedes Mal, wenn eine Eigenschaft von einem Benutzer hochgeladen oder analysiert wird, wird eine Kopie dieser Eigenschaft erstellt, mit einer eindeutigen ID, die nur von diesem Benutzerkonto zugänglich ist. Für unsere prädiktiven Algorithmen sind die spezifischen Daten eines einzelnen Benutzers nicht wichtig. Die kollektiven, anonymisierten Daten von allen Benutzern sind dort, wo der wahre Wert liegt, und das sind die Daten, die unsere Algorithmen zur kontinuierlichen Verbesserung von Vorhersagen verwenden und zukunftsweisende Marktprojektionen schaffen. Enodo Scores Data Science Team wurde in der Lage, über 93 genaue Vorhersagen der Miete als Funktion der Eigenschaft Adresse, Anzahl der Schlafzimmer, Anzahl der Bäder, Einheit Quadratmeterzahl, Annehmlichkeiten (mit etwa 200 verschiedenen Annehmlichkeiten sind auf nationaler Ebene) und Single Vs multifamilie Eigenschaft Typ. Wir sorgen für diese Genauigkeit, indem wir unsere Vorhersagen über historische Daten testen und unsere Vorhersagen direkt mit Investoren, Entwicklern und Brokern, die in der multifamily-Branche tätig sind, prüften. Basierend auf dem, was wir von interessierten Nutzern gehört haben, hat Enodo Score eine breite Palette an Anwendungsmöglichkeiten für viele Branchen der Branche. Hier sind nur einige Beispiele: Value-Add Investoren - Investoren mögen die Möglichkeit, die Zunahme von jeder Annehmlichkeit in einer Value-Add-Investition zu messen und schnell neue Chancen zu analysieren. Im Durchschnitt erfordert eine Analyse der Investitionsmöglichkeiten etwa 4,5 Stunden Informationsbeschaffung und - analyse - wir kochen diesen Prozess bis unter 10 Minuten. Entwickler - Die Fähigkeit zu bestimmen, welche Märkte die beste Anlageperformance aufweisen und verschiedene Einheitenmischungen und Pakete in diesen Märkten testen, scheint der wichtigste Aspekt des Produkts für Entwickler zu sein. Broker - Investment Sales Broker mögen in der Lage sein, Value-Add-Strategien zu analysieren, sofort Pakete zu ziehen und objektiv die Chancen mit einer einfachen Punktzahl zu vergleichen. Viele haben darauf hingewiesen, dass sie es nutzen möchten, um Investitionsannahmen zu unterstützen, wenn sie Makler-Meinungen überlegen und Memoranden anbieten. Lenders - Viele Kreditgeber haben uns über die Verwendung der Enodo Score in der gleichen Weise ein FICO Score wird derzeit verwendet, um das Risiko von potenziellen Mietern zu quantifizieren. Da der Enodo Score risikoadjustierte Renditen quantifiziert, sehen wir das Potenzial auf diesem Markt. Gutachter - Kommerzielle Gutachter verwenden oft Regressionsanalyse, um die inkrementellen Auswirkungen verschiedener Gebäudeattribute zu bestimmen, aber selten mit vergleichbarer Genauigkeit. Viele haben Interesse an der Verwendung von Enodo Score als objektiven Weg, um ihre Investition Underwriting Annahmen zu unterstützen. Um den Enodo-Score abzuleiten, werden unsere Softwareprojekte Miete, Belegung, Betriebskosten und geschätzte Eigenschaftswerte auf Basis der demografischen Wirtschaft jedes einzelnen Marktes auf die risikoadjustierten Hürden für den Markt zurückgeführt Dann vergleicht jeder Besitz NPV auf einer pro Einheit Basis, Ranking sie auf einer 1-100 Skala im Vergleich zu anderen Eigenschaften auf dem gleichen Markt. Wir wissen, was du denkst - das klingt ziemlich einfach. Glauben Sie es oder nicht, es ist eigentlich ziemlich hart, alle notwendigen Daten zu erhalten, um dies laufend zu tun, ganz zu schweigen von der Projektion dieser Werte auf der Grundlage der demografischen und makroökonomischen Trends. Enodo Score deckt jeden Markt in den Vereinigten Staaten ab. Was wir gefunden haben, ist, dass es genügend Daten gibt, um unsere prädiktiven Algorithmen in jedem Markt anzuwenden, aber die Qualität und Quantität der Daten, die in den großen Metrobereichen verfügbar sind, führen zu einer größeren prädiktiven Genauigkeit in diesen Märkten. Einige Märkte haben so wenig multifamily Daten, dass wir auf andere ähnliche Märkte für ausreichende Datenpunkte zu sehen, um eine genaue Vorhersage zu machen. Zum Glück für unsere Kunden, die Märkte mit sehr wenig Daten neigen dazu, Märkte zu sein, wo es sehr wenig multifamily Entwicklung stattfindet. Der Großteil der auf der Plattform abgeschlossenen Analysen wird sich wahrscheinlich in den großen Metrobereichen befinden, wo Daten reichlich vorhanden sind und unsere Vorhersagen am genauesten sind. In der News UIUX-Entwickler Wir suchen einen UIUX-Entwickler mit 3-5 Jahren Erfahrung, um unsere Immobilien-Predictive Analytics-Plattform, Enodo Score, zu entwickeln. Kandidaten müssen ein hohes Maß an Kompetenz in der Benutzeroberfläche Benutzer Erfahrung Design und Web-Entwicklung haben. Dazu gehören unter anderem die Geschäftsanalyse, die Anforderungserhebung und die Dokumentation von Geschäftsbeteiligten und Kunden, Drahtframing, Prototyping und Koordination der Produktentwicklung mit agiler Methodik zwischen Backend-Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Experten der Immobilienbranche, um vier Produktmerkmale zu einem aggressiven Zeitplan zu liefern Im Jahr 2017. Ein außergewöhnliches Maß an Liebe zum Detail ist ein Muss. Ein idealer Kandidat wird Best Practices kennen, kann sie dokumentieren und kann mit einem dynamischen Team arbeiten, um sicherzustellen, dass alle UIUX-Entwicklungen auf diesen Standards durchgeführt werden. Verantwortlichkeiten analysieren Benutzererlebnis-Herausforderungen und erstellen Design-Lösungen, die Geschäftsziele zu erfüllen Analysieren Sie Anwendungen und Business-Domain-Datenanforderungen und Geschäftsregeln, das Verständnis der Datenfluss von Quelle zu Bildschirm Erstellen von benutzerzentrierten Designs unter Berücksichtigung Marktanalyse, Kunden-Feedback und Usability-Erkenntnisse erkennen und Vorhersage von Anwendungsfällen und Benutzerinteraktion und Design von intuitiven Anwendungen, um sie zu unterstützen Informationsarchitektur und Wireframing und der Aufbau von interaktiven Prototypen im Vorfeld von Feature Releases Übernehmen Sie die Gesamtverantwortung für das Design von Benutzeroberflächen, die Nutzung von Usability, umfassende Arbeitsabläufe, die Anwendung von Standards und die Verwendung von Verschiedene Werkzeuge zur Erstellung grafischer Schnittstellen für webbasierte Anwendungen Arbeiten Sie direkt mit Geschäftsbeteiligten, Kunden, Designern, Entwicklern, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammen, um den Aufbau von Applikationen auf Spezifikation und Zeit zu koordinieren. Bleiben Sie auch auf UIUX-Trends auf dem Laufenden Als Unternehmens - und Industriestandards Teilnahme an Anwendertests und Designforschung, um Einblick in UIUX zu erhalten Anforderung Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandten Fachbereich 3 Jahre UI UX, Grafik und visuelles Design in einem Unternehmens - oder Agenturkontext Sie können Feedback konstruktiv und iterieren Auf Designs und Ideen von mehreren Stakeholdern mit unterschiedlichen Meinungen Verständnis und Erfahrung in anwenderorientierten Designprozessen Kreativer Denker, der große Ideen effektiv innovieren und auch alle Details erarbeiten kann Leidenschaft für die Verteidigung von UX und Innovation Erleben Sie Bewegungsdesigns durch einen agilen Entwicklungsprozess Wireframe Und Prototyping-Erfahrung Geschickt in der Verwendung von Design, Wireframing und Use-Case-Tools Ausgezeichnete Interaktion Design Fähigkeiten Fähigkeit, schnell und effizient in HTML, CSS und JavaScript Vergangenheit Erfahrungen mit Vue. js, Leaflet. js, D3.js und andere Daten Visualisierung Bibliotheken Erfahrung mit PythonDjango ist ein Plus Fähigkeit, effektiv mit allen Stakeholdern zu kommunizieren, dh technische Entwickler, Geschäftsführer und Benutzer Portfolio, das Ihre UI - und UX-Fähigkeiten zeigt, ist bei der Anwendung erforderlich. CloseFull-Stack Python-Entwickler Enodo Score sucht einen Full-Stack-Python, PostgreSQL Und HTMLCSSJavaScript-Entwickler zu unserem schnelllebigen, schlanken Produktentwicklungsteam zusammenarbeiten, das an der Weiterentwicklung unserer Immobilien-Predictive Analytics-Plattform arbeitet. Die Rolle umfasst die Bereitstellung von zuverlässigen, skalierbaren neuen Funktionen für Benutzer, die in Python mit den Web2Py - und Vue. js-Frameworks entwickelt wurden. Sie arbeiten mit dem Entwicklungsteam zusammen, um fertige, qualitativ hochwertige und überzeugende Features und Produkte termingerecht zu entwerfen und zu liefern. Verantwortlichkeiten Zusammenarbeit mit interdisziplinärem Team von Datenwissenschaftlern, Software-Ingenieuren und Immobilien-Profis zu entwerfen, zu entwickeln, Unit-Test und unterstützen neue Features Streben nach hoher Qualität und schnelle Ausgabe durch den Einsatz von agilen Software-Entwicklung Best Practices Performance-Tuning, Prüfung, Refactoring, Usability und Automatisierung Unterstützung, Wartung und Hilfe Dokumenten-Software-Funktionalität Beibehalten von Codierungs-, Compliance - und Sicherheitsstandards Arbeiten mit anderen Kunden bei Softwareentwicklung, Verbesserungen, internen Tools und Implementierungsproblemen Wartung und laufende Unterstützung von vergangenen und zukünftigen technischen Lösungen Proaktiv Lernen Sie Produkt-Frameworks und Code-Basis Enodo Score ist ein Startup-Unternehmen, und als solche können die oben beschriebenen Verantwortlichkeiten ändern und sich im Laufe der Zeit entwickeln. Flexibilität, Neugier, eine unternehmerische Denkweise und eine starke Arbeitsmoral sind für diese Rolle von wesentlicher Bedeutung. Es wird ermutigt, dass alle im Team ständig neue Technologien und analytische Möglichkeiten zur Verbesserung der Plattform erforschen. Unsere Plattform basiert auf Python und PostgreSQL und nutzt Web2Py und Vue. js Frameworks. Jeder Code, der entwickelt wird, muss in Python 2.7 sein und mit unserer vorhandenen Codebasis kompatibel sein. Voraussetzungen 3 Jahre Python 2.7 und CSSHTMLJavaScript Erfahrung 2 Jahre SQL, mit Erfahrung mit PostgreSQL Bachelor Degree in Informatik Master Degree in Informatik oder verwandten Bereich ein Plus Erfahrung mit GitHub und solides Verständnis der Software-Versionskontrolle Erfahrung mit Python-Frameworks wie Django oder Web2Py Erfahrung mit einem stark wachsenden SaaS-Unternehmen ist bevorzugt Agile, schlanke oder ähnliche Entwicklungsmethoden Erfahrung mit Microsoft Azure oder AWS a plus Erfahrung mit Vue. js oder anderen Frontend Frameworks Verständnis der Web Application Security (OWASP) Selbst motiviert und in der Lage zu arbeiten Ein kleines Team mit minimaler Betreuung Erfahrung mit Datenwissenschaft und prädiktiven Analytik ein Plus CloseLets vorstellen wir haben eine Reihe von ganzen Zahlen wie folgt: Der Durchschnitt wird mit der folgenden Formel A (1n) xi (mit i 1 bis n) erhalten. Also: x1n x2n. Xnn Wir teilen den aktuellen Wert durch die Anzahl der Werte und addieren das vorherige Ergebnis zum zurückgegebenen Wert. Die Reduziermethode Signatur ist die reduzierte Rückruffunktion die folgenden Parameter: p. Ergebnis der vorherigen Berechnung c. Aktueller Wert (aus dem aktuellen Index) i. Aktuelle Array-Elemente Indexwert a. Die aktuelle reduzierte Array Die zweite reduziert Parameter ist der Standardwert. (Wird verwendet, wenn das Array leer ist). So wird die durchschnittliche reduzierte Methode sein: Wenn Sie es vorziehen, können Sie eine separate Funktion erstellen und dann einfach auf die Rückrufmethoden-Signatur verweisen oder den Array-Prototyp direkt verarbeiten. Es ist möglich, den Wert jedes Mal zu teilen, wenn die reduzierte Methode aufgerufen wird. Oder noch besser Mit der zuvor definierten Array. protoype. sum () - Methode, optimiere den Prozess, den ich die Division nur einmal anrufe :) Dann auf jedem Array-Objekt des Gültigkeitsbereichs: NB: ein leeres Array mit Rückkehr ein NaN Wunsch ist mehr korrekt als 0 in meinem Standpunkt und kann in bestimmten Anwendungsfällen nützlich sein.