D3 Js Moving Average

Skilsmissepriser for forskjellige grupper Vi vet når folk vanligvis blir gift. Vi vet hvem som aldri gifter seg. Endelig er det tid å se på den andre siden: skilsmisse og gjenfødsel. Tabellen under viser kumulative priser for ulike grupper av mennesker i USA, basert på 2014 American Community Survey, 1 års estimater. For eksempel, etter 60 år, blant de sysselsatte i 2014 som gift seg en gang i livet, 32 prosent av kvinnene og 26 prosent av mennene skilt eller giftet seg igjen. En vanlig myte om ekteskap er at halvparten av dem slutter i skilsmisse. Det kommer fra naivt å dele skilsmissesatsen etter ekteskapsraten. For eksempel, basert på 2014 American Community Survey, 1 års estimater, var det 8,7 skilsmisser og 17.0 ekteskap per 1000 kvinner. Del den førstnevnte av sistnevnte og du får 51 prosent. For menn var det henholdsvis 8,1 og 18,1, noe som gir deg 45 prosent. Problemet med denne matte er at folkene som gifte seg nå, er de samme menneskene som skilner seg nå. Claire Cain Miller for Upshot diskuterte dette en stund tilbake. Du kan se dette i det ovennevnte også. Ingen gruppe går forbi 45 prosent markeringen. Det som overrasket meg var forskjellene mellom menn og kvinner. Jeg ventet at prosentandene skulle ende opp med liknende verdier for de fleste gruppene, men det var noen flip-flopping mellom menn og kvinner når du bytter mellom ulike demografi. Det ser også ut til å være en større forskjell mellom menn og kvinner blant de ansatt og de med avanserte grader. Jeg er ikke sikker på hvorfor dette er. Jeg trodde at enker kunne øke andelen kvinner som gifte seg, men da jeg bare så på de som hadde en skilt ekteskapsstatus (unntatt de som hadde gift status, men giftet seg mer enn en gang), økte forskjellene. Så min eneste gjetning er mindre skilsmisse mulighet for menn. Vi vet at de pleier å gifte seg senere enn kvinner og dø tidligere. Kanskje vinduet er mindre, i8217m, men gjetningen skjønt. Hvis noen vet bedre, vennligst send epost eller få meg på Twitter. Å gifte seg med Age Nerd Noter Sporing detaljert skilsmisse trender kan være vanskelig. Nasjonalt senter for helsestatistikk gir generelle nasjonale tall. Survey of Income and Program Participation (SIPP) brukes til å gi detaljerte skilsmisse data, men den nyeste online er fra 2009. Jeg trodde jeg leste dette skyldtes finansiering, men jeg kan finne notatet nå, så don8217t sitere meg på det . Så jeg gikk med ACS-data, lastet ned fra Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS). ACS doesn8217t spørre om fullstendig ekteskapshistorie skjønt. Hvis noen er skilt, vet vi ikke når eller når de først giftet seg. På samme måte, hvis noen giftet seg mer enn en gang, vet vi bare året for deres siste ekteskap og ingenting om tidligere skilsmisse. Jeg analyserte og tabulerte i R. Jeg laget diagrammet med d3.js. Beta Version Enodo Score benytter et bredt utvalg av allment tilgjengelige APIer og datadeling partnerskap for å kilde dataene sine. Våre demografiske og økonomiske data kommer vanligvis fra US Census Bureau, mens våre leilighetsmarkedsdata primært er samlet inn fra betalte kilder og data sharing partnerskap med bransjeledere. Vi går i store lengder for å rengjøre, standardisere og formatere dataene før den brukes til prediktiv analyse. Etter hvert som utviklingen av plattformen utvikler seg, kommer en større del av våre data direkte fra brukerne gjennom direkte opplasting og integrering av eiendomsadministrasjonsprogramvare, noe som sikrer konsistens og nøyaktighet av informasjon. Enodo Scores-databasen er utviklet for å samle data om eiendomsoperasjoner, samt data om bruken av selve plattformen eller metadata, fra alle brukere. Disse dataene brukes da til å trene og forfine våre prediktive algoritmer. Vi vet hvor viktig data er til eiendomsbransjen. Derfor har vi designet vår plattform for å fungere som en skybasert CRM (for eksempel Salesforce). Alle data er helt sikre på egen brukerkonto. Når en eiendom lastes opp eller analyseres av en bruker, opprettes en kopi av den aktuelle eiendommen, med en unik ID som bare er tilgjengelig fra den brukerkontoen. For våre prediktive algoritmer er de spesifikke dataene til en enkelt bruker ikke viktig. De kollektive, anonymiserte dataene fra ALLE brukere er hvor den sanne verdien ligger, og dette er de dataene som våre algoritmer bruker for å kontinuerlig forbedre spådommer og skape fremtidsutsikter på markedet. Enodo Scores Datavitenskapsteam har oppnådd over 93 nøyaktige spådommer om leie som en funksjon av eiendomsadresse, antall soverom, antall bad, kvadratfot, fasiliteter (med om lag 200 forskjellige fasiliteter står for nasjonalt), og enkeltrom vs multifamily egenskapstype. Vi sikrer denne nøyaktigheten ved å teste våre spådommer om historiske data, og ved å vette våre spådommer direkte med investorer, utviklere og meglere som er aktive i multifamilieindustrien. Basert på hva vi har hørt fra interesserte brukere, har Enodo Score bred anvendelighet til mange segmenter av bransjen. Her er bare noen få eksempler: Verdiskapende investorer - Investorer liker muligheten til å kvantifisere økningen til leie fra alle bekvemmeligheter i en verdiskapende investering, og raskt analysere nye muligheter. I gjennomsnitt krever en analyse av eventuelle muligheter for investering ca. 4,5 timer med innsamling og analyse av informasjon - vi koker den prosessen til under 10 minutter. Utviklere - Muligheten til å avgjøre hvilke markeder som vil vise de beste investeringsresultatene, og å teste forskjellige enhedsmixer og bekvemmeligheter i disse markedene, synes å være det viktigste aspektet av produktet for utviklere. Meglere - Investeringsselskapsmedlemmer liker å kunne analysere verdiskapende strategier, trekke straks comps og objektivt sammenligne muligheter med en enkel poengsum. Mange har antydet at de vil bruke den til å støtte investeringsforutsetninger når de legger sammen megleres meninger om verdi og tilbudsmemoranda. Långivere - Mange långivere har kontaktet oss om å bruke Enodo-poenget på samme måte som en FICO-poengsum for tiden brukes til å kvantifisere risikoen for potensielle leietakere. Ettersom Enodo Score kvantifiserer risikojustert avkastning, ser vi definitivt potensialet i dette markedet. Appraisers - Kommersielle appraisers bruker ofte regresjonsanalyse for å bestemme den inkrementelle effekten av ulike bygningsattributter, men sjelden med sammenlignbar nøyaktighet. Mange har uttrykt interesse for å bruke Enodo Score som en objektiv måte å sikkerhetskopiere sine investeringsforutsetninger om. For å oppnå Enodo-poenget, reduserer våre programvareprosjekter leie, belegget, driftskostnadene og estimerte eiendomsverdier basert på demografiske økonomi i hvert marked, fremtidige kontantstrømmer for hver eiendom tilbake til i dag til den risikoreduksjonshindre for markedet, og Sammenligner hver eiendoms NPV på basis av en enhet, og rangerer dem på en 1-100 skala i forhold til andre eiendommer i samme marked. Vi vet hva du tenker - det høres ganske greit ut. Tro det eller ei, det er faktisk ganske vanskelig å få alle dataene som er nødvendige for å gjøre dette på en kontinuerlig måte, for ikke å nevne at disse verdiene fremover er basert på demografiske og makroøkonomiske trender. Enodo Score dekker hvert marked i hele USA. Hva vi har funnet er at det er nok data til å bruke våre prediktive algoritmer i alle markeder, men kvaliteten og mengden av data tilgjengelig i store metroområder fører til større prediktiv nøyaktighet i disse markedene. Noen markeder har så lite multifamily data som vi må se på andre lignende markeder for tilstrekkelige datapunkter for å gjøre en nøyaktig prediksjon. Heldigvis for våre kunder, markeder med svært lite data tendens til å være markeder hvor det er svært lite multifamily utvikling finner sted. Hovedparten av analysene som er gjennomført på plattformen, vil trolig være i store metroområder, hvor data er rikelig og våre predicitoner er mest nøyaktige. I News UIUX Developer Vi leter etter en UIUX Developer med 3-5 års erfaring for å utvikle vår eiendomsprediktige analytics plattform, Enodo Score. Kandidatene må ha høy grad av ferdigheter i brukergrensesnitt brukeropplevelse design og webutvikling. Dette vil omfatte forretningsanalyse, kravinnsamling og dokumentasjon fra forretningspartnere og kunder, wireframing, prototyping og koordinering av produktutvikling ved hjelp av fleksibel metodikk mellom backend-utviklere, datavitenskapere og eiendomsbedriftseksperter for å levere fire produktfunksjonsutgivelser på en aggressiv plan gjennom 2017. En eksepsjonell grad av oppmerksomhet på detaljer er et must. En ideell kandidat vil kjenne til beste praksis, kan dokumentere dem, og kan jobbe med et dynamisk team for å sikre at all UIUX-utvikling utføres til disse standardene. Ansvar Analyser utfordringer for brukeropplevelsen og skape designløsninger som oppfyller forretningsmål. Analyser applikasjons - og bedriftsdomenets datakrav og forretningsregler, forstå dataflyten fra kilde til skjerm. Opprett bruker-sentrert design ved å vurdere markedsanalyse, tilbakemeldinger fra kunder og brukbarhetsfunn. Kjenne og forutsi brukstilfeller og brukerinteraksjon, og designe intuitive applikasjoner for å støtte dem Informasjonsarkitektur og wireframing og bygging av interaktive prototyper forut for funksjonsutgivelser Anta det overordnede ansvaret for brukergrensesnittdesign, inkludere brukervennlighet, omfattende arbeidsflyt, bruk av standarder, bruk av ulike verktøy for å lage grafiske grensesnitt for web-baserte applikasjoner. Arbeid direkte med forretningsinteressenter, kunder, designere, utviklere, ingeniører og datavitenskapere for å koordinere byggingen av applikasjoner til spec og tid. Hold deg oppdatert på UIUX-trender, også som bedrift og industri ry standard Deltak i brukertesting og design forskning for å få innblikk i UIUX Krav Bachelor grad i datavitenskap eller relatert felt 3 år UI UX, grafisk og visuell design i en bedrift eller et agentur kontekst. Kan ta tilbakemelding konstruktivt og iterere på design og ideer fra flere interessenter med ulike meninger Forståelse og erfaring i bruker-sentrert designprosesser Kreativ tenker som effektivt kan innovere store ideer og også utarbeide alle detaljer En lidenskap for å kjempe UX og innovasjon Opplev flytte design gjennom en smidig utviklingsprosess Wireframe og prototyping opplevelse Ferdig med å bruke design, wireframing og bruk saksverktøy Utmerket interaksjonsdesign ferdigheter Mulighet for å kode raskt og effektivt i HTML, CSS og JavaScript Tidligere erfaring med Vue. js, Leaflet. js, D3.js og andre data visualiseringsbiblioteker. Opplev med PythonDjango er et pluss evne til å kommunisere effektivt med alle interessenter, dvs. Tekniske utviklere, bedriftsledere og brukere Portefølje som viser brukergrensesnitt og UX-ferdigheter, kreves ved søknad CloseFull-Stack Python Developer Enodo Score ser etter en fullstabel Python, PostgreSQL og HTMLCSSJavaScript-utvikler for å bli med i vår raske, løpende produktutviklingsteam som jobber på den videre utviklingen av vår eiendoms prediktive analytics plattform. Rollen vil omfatte levering av pålitelige, skalerbare nye funksjoner til brukere, utviklet i Python ved hjelp av Web2Py og Vue. js-rammene. Du vil samarbeide med utviklingslaget for å designe og levere ferdige, høykvalitets og overbevisende funksjoner og produkter til tiden. Ansvar Samarbeide med tverrfaglig team av datavitenskapsfolk, programvareingeniører og eiendomsmeglere for å designe, utvikle, enhetstest og støtte nye funksjoner. Strenge for høy kvalitet og rask produksjon gjennom bruk av fleksibel programvareutvikling. Best Practices Performance tuning, testing, refactoring, brukervennlighet og automatisering Støtte, vedlikeholde og hjelp dokumentprogramvarefunksjonalitet Opprettholde kodings-, samsvars - og sikkerhetsstandarder Arbeid med andre kunder om programvareutvikling, forbedringer, interne verktøy og implementeringsproblemer Vedlikehold og pågående støtte til tidligere og fremtidige tekniske løsninger Proaktivt lære produktrammer og kodebase Enodo Score er et oppstartsselskap, og som sådan kan oppgavene som er beskrevet ovenfor, forandres og utvikles over tid. Fleksibilitet, nysgjerrighet, entreprenørskap og sterk arbeidsmoral er avgjørende for denne rollen. Det oppfordres til at alle på teamet kontinuerlig undersøker ny teknologi og analytiske muligheter for å forbedre plattformen. Vår plattform er bygget på Python og PostgreSQL, og benytter Web2Py og Vue. js-rammer. En hvilken som helst kode utviklet må være i Python 2.7 og kompatibel med vår eksisterende kodebase. Krav 3 år Python 2.7 og CSSHTMLJavaScript erfaring 2 års SQL med erfaring med PostgreSQL Bachelor Degree i Computer Science Master grad i datavitenskap eller relatert felt et pluss Erfaring ved hjelp av GitHub og solid forståelse av programvareversjonskontroll Erfaring med Python-rammer som Django eller Web2Py Erfaring med å jobbe med et høyt vekst SaaS-selskap er foretrukket Agile, lean eller lignende utviklingsmetodologisk erfaring. Opplev med Microsoft Azure eller AWS et pluss Erfaring med Vue. js eller andre frontend-rammer. Forståelse av webapplikationssikkerhet (OWASP) Selvmotivert og i stand til å jobbe i et lite lag med minimalt tilsyn Opplevelse med datavitenskap og predictive analytics et pluss CloseLets forestille at vi har en rekke heltall slik: Gjennomsnittet er oppnådd med følgende formel A (1n) xi (med i 1 til n). Så: x1n x2n. xnn Vi deler nåverdien med antall verdier og legger til det forrige resultatet til den returnerte verdien. Reduksjonsmetode underskrift er Reduksjon tilbakeringingsfunksjonen tar følgende parametere: s. Resultat av forrige beregning c. Nåværende verdi (fra gjeldende indeks) i. Nåværende arrayelementer indeksverdi a. Den nåværende reduserte Array Den andre reduserer parameteren er standardverdien. (Brukes dersom arrayet er tomt). Så gjennomsnittlig reduseringsmetode vil være: Hvis du foretrekker at du kan opprette en egen funksjon, og så bare henvise til tilbakekallingsmetoden signaturen eller Øk Array-prototypen direkte. Det er mulig å dele verdien hver gang reduksjonsmetoden kalles. Eller enda bedre. Ved hjelp av den tidligere definerte Array. protoype. sum () - metoden, optimaliserer prosessen min kaller divisjonen bare en gang :) Deretter på et hvilket som helst Array-objekt av omfanget: NB: Et tomt utvalg med retur et NaN-ønske er mer korrekt enn 0 i min synspunkt og kan være nyttig i spesielle brukstilfeller.