交通设施区域划分表怎么填，加油站选址有什么要求吗？
1.加油站选址的原则和要求1.1经济性原则
加油站建立的直接目的是为了方便汽车加注汽油，实现石油公司的最大利益才是其根本目的。所以，加油站的选址必须在车流量大而集中的地方，这样才能获得最大利益。一般情况下，大城市与中小型城镇的加油站的选址有所差别，下面依次说明。
大城市加油站的选址原则：大城市经济比较发达，通常情况下，会有多个供人们娱乐消费的商业区与购物区，这些地方通常有比较集中的客流量，有很多的车辆出入，石油公司常常把这些区域作为大城市建设加油站的首选位置。随着我国改革开放不断深入，市场经济不断发展，在我国，已经出现了许多的国外的零售连锁公司。尤其在近十年里，国人渐渐接受国际先进的经营管理理念和经验，把它们有效的应用到经营中，促进了国内零售超市等各式连锁公司蓬勃发展，大大小小的商业区与购物区零零散散地出现在各大城市里。在这样的情况下，时间与地点的集中化趋势在我国城市的消费中越来越明显，加油站的建设必须把客流量大而集中的商业区作为首先考虑的地方。此外，大都市的主要干道、十字路口及城市的出入口等处，也是车流量大的地方，这些地方也可以考虑建设加油站。
中小城镇加油站的选址原则：中小城镇经济欠发达，一般中小城镇的商业区位于市中心，不会像大城市那样有多个集中的商业区，基本上城市的主干道都经过市中心。所以中小城镇在建设加油站时，要把城市主干道和城镇出入口作为首先考虑的对象。此外，大城市周边的城镇，国道及高速公路的入口等处基本上是进入大城市的交通要道，车流量较多，可以充分考虑在这些地方建加油站。
1.2环保安全原则
加油站作为成品油的小型集散地，每天有大量成品油的进、销、存。成品油和其所散发出来的油品蒸气，不但有易燃、易爆的危险，而且还有一定的毒性。因此，在安全环保问题上必须给予高度重视，充分做到防患于未然。加油站周围不应有明火作业或火花作业的工厂车间等；加油站是汽车加注油品的地方，在加油过程中，司机习惯给车加水、洗车，会产生很多污水，这就要求在加油站选址时，要有良好的排水、排污系统等等；这些可能危害环境和威胁人身安全的隐患，在建加油站时应充分考虑并做好预防工作。
1.3方便性原则
在市区建加油站的一个目的就是方便快捷地为汽车加油。由于车流量比较大，车辆加油时会在站内停留一段时间，这样当面临车辆进站高峰时段时，交通堵塞现象可能就比较严重，影响正常的道路通行。所以在建加油站时必须考虑可能出现的各方面的不利因素，在场地设置、车辆疏导等方面做好充足的准备，从而更加有效地践行以方便快捷服务为宗旨的服务理念。
1.4节约用地原则
合理节约用地就是要求不应占用或少占用基本居民地和耕地，在高速公路边 建加油站时应该采用加油站与服务区并存的经营模式，当必须要占用耕地或居民地时，要给予比较合理的补偿，达到补占平衡。随着社会的发展，加油站的需求会越来越大，现在在扩大用地建加油站的同时，必须预留一些弹性用地以便未来的需要。
1.5与道路交通相协调原则
加油站的布局受到城市的地理位置和交通条件的约束，在选址布局时应该遵循面线结合的原则，加油站的规划应该按面来考虑土地利用率高的区域，按线来考虑各种等级的对外交通要道，以达到均衡布局，方便用户的目的。总之，加油站的选址布局影响着城市交通系统的总体利益，这就要求选址时充分考虑城市交通和道路设施等情况，从而达到选址布局和城市交通设施协调发展目的。
2.加油站选址的影响因素2.1道路交通因素
道路交通条件的好坏，在很大程度上决定了服务对象的多少、车流量的大小和成品油销售的多少，是一个影响加油站选址的重要因素。随着经济的快速发展，国家大力投资，发展基础建设，交通业的迅猛发展极大地刺激了汽车业的发展，随之而来的是汽车的保有量、成品油的消费量逐年增加，成品油市场将继续扩大，作为汽车行驶保障的加油站数目也急剧增加。 因此，必须在空间距离和交通条件等方面好好地进行规划，通常情况下，到加油站加油车辆的数量会随着距加油站空间距离的增加而减少。道路通畅性高的区域便于车辆进出，同时司机的视线范围大，在这样良好的交通条件下，就极大地吸引需求者进站加油。
2.2市场因素
车辆数目、经济环境和竞争状况都是市场因素包含的范围。某一区域内机动车辆多，很大程度上就需要建加油站来满足需求。某一地区经济发展程度决定着加油站的规模，经济发展越好，人民的生活水平得到日益的改善，就会花费更多的时间在娱乐享受上，买车的可能性就越大，私家车的规模就会逐渐增多，城市汽车的保有量也成正相关的增长。
2.3安全与环保因素
成品油属于易燃、易爆炸危险品。当突发事件发生时，如发生火灾时，火势就会迅速地蔓延，一发不可收拾，挥发出来的气体可以通过呼吸道进入人体，危害身体健康。所以加油站选址时必须要认真仔细地考虑好通风问题，加油站必须拥有一个良好的通风性能，让挥发性刺鼻地气味及时有效的疏散。同时，必须考虑到加油站周围是否进行着良好的绿化工作，这样才能有效的减少环境污染。
2.4成品油供给因素
成品油作为加油站销售的货品，加油站的供给能力将直接影响加油站的服务质量和销售业绩。所以要求加油站必须有充足的成品油供给能及时有效的为客户服务，成品油的供给能力是衡量一个加油站好坏的重要指标。成品油的不足直
接导致汽车无法加油，极大地影响客户的看法，长此以往，加油站就如同虚设，将阻碍加油站又好又快地发展。
2.5加油站地形因素
靠近路边是大口，多个车辆可以同时进出，里面是小可，车辆必须按顺序进行加油，这种用地面积最经济的地形被称为喇叭口型。 一般来说，市区加油站沿道路两侧的长度应该控制在40米到60米之间，公路干线上的加油站沿公路两侧的长度应该控制在70米到120米之间，与道路垂直的长度应该控制在40米左右，垂直方向的长度不应太长，否则可能会降低加油站土地的使用率。
行政区划调整的意义和影响？
⾏政区划是⼀种独特的空间资源、⾏政资源、组织资源和政策资源，在国家治理体系和治理能⼒现代化建设中具有框架性、基础性作⽤。实施⾏政区划调整改⾰意义重⼤。
⼀、有利于提⾼⾏政效能
部分乡镇⾯积⼩、⼈⼝少，但“⿇雀虽⼩、肝胆俱全”，管理机构、⼲部职数、机构编制、财政投⼊均不少，⾏政运⾏成本较⾼。合理调整乡镇⾏政区划，乡镇⾯积增⼤、⼈⼝增多，有利于统筹设置乡镇服务机构，统⼀配备服务⼈员，集中⼀站式服务，提升公共服务效能。
部分乡镇资源禀赋不⾜，乡镇之间存在⾏政区划壁垒，极⼤制约⼈才、资源、资⾦等要素的流动，资源整合和优化配置难度⼤。合理调整乡镇⾏政区划，可以集聚资源，优化产业布局，有利于突破现有乡镇⾏政边界制约，推动⽣产⽅式相近、经营⽅式相融的农村经济产业抱团发展、捆绑发展，促进农村经济集约集聚发展。
零基础如何入门数据分析？
让我来分享一个很不快速（需耗时一年），但包你从零基础学到昏厥的学习教程吧：统计、SQL、R、Python、Tableau、Excel、Forecasting & Machine Learning
1. 统计统计需要掌握的姿势：
Descriptive StatisticsProbability Concepts and Probability DistributionsSampling Distributions and the Central Limit TheoremConfidence IntervalsHypothesis TestingAnalysis of VarianceChi Square and Nonparametric TestsSimple and Multiple Regression想躲过统计？？？
入门课收好，Coursera上阿姆斯特丹大学的Basic Statistics，卡通配图教学，和萌萌哒的你最配！！
University of Amsterdam：Basic Statistics | Coursera （旁听免费）喏，还有一本简洁易懂的step by step英文教材，也是我们课上用的教材~
Basic Business Statistics by Mark L.Berenson & Others2. SQL常用语句来来回回就那么几个，但是要熟，要熟，要熟！
简历上有SQL技能，很重要！！！很重要！！！
常用语句总结：SQL Quick Reference From W3Schools
再送你一门超好，超好，超好的MySQL课！Coursera！杜克大学！我太喜欢教课的那个温柔美丽的大姐姐了~
Managing Big Data with MySQL | Coursera （旁听免费）我学R上的课是Coursera上Johns Hopkins University的经典R课程和在Data Application Lab实习的时候上的商业分析师培训课。Coursera的那门课我上得不太走心，默默吐槽一下课程莫名散发着浓浓的时代感，老师有点面无表情，比较打击我的学习激情...... 好吧，我知道我作......
后来实习的时候上公司的培训课，教R的是个讲话干脆利落的小姐姐，才让我重新喜欢上R......
R Programming | Coursera （旁听免费）商业分析师 - Data Application Lab作为一名主观上比较站Python的小粉丝，我目前学过的R就这么多啦！！大体了解了R的语言思维，碰到不会的问题再Google找代码就差不多了~
另外，我在Udemy上找到一门R的课，看课程设置觉得还是挺不错的，想学R的可以试试~ 关于Udemy上课程的价格补充一句，原价是吓人的，常年打折，但是打折力度经常变来变去的，最便宜的时候一般是10-20块的价格可以买到好课...... BTW，下面这门课目前15刀。
R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!4. PythonPython 是一门可以让人浑然忘我的语言......
这辈子学过韩语、日语、英语，和一丢丢R，但Python是我学得最有激情的......
最沉浸的那段时间里，不管几点回家，晚上睡觉前一定要看一点Python爬虫才能安心睡下，晚上做梦也是爬虫代码......
我最开始接触Python的时候上的课是Coursera上University of Michigan的经典系列：Python for Everybody，里面包含五门专项课，除了最后一门Capstone，其他四门都刷过（没写作业）。
这门课非常实在，内容非常赞，上课的是个亲切的老爷爷，学下来有助于你系统了解Python的功能~ 个人感觉 Using Python to Access Web 对于纯小白来说可能有点难度~
提醒一下，如果你搜Python for Everybody，会发现...... 要交钱上啊！！！省钱小tip就是在搜索栏里一门一门搜专项课，进入专项课的页面就可以免费旁听了...... 同理适用于Coursera很多其他的系列课程。
University of Michigan: Python for Everybody | Coursera
Programming for Everybody (Getting Started with Python) | CourseraPython Data Structures | CourseraUsing Python to Access Web Data | CourseraUsing Databases with Python | CourseraCapstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python | Coursera密西根大学还出了Python的数据科学进阶课，包含了数据分析、画图和机器学习等内容：
University of Michigan: Applied Data Science with Python | Coursera另外，我还追过大神
@秦路
的运营大湿兄知乎专栏，从“开始Python的新手教程” 到“用Python分析用户消费行为”，一共六篇文章，超快速入门Python数据分析。
Udemy上也有一门很棒的Python数据分析课，我目前在上，觉得好棒棒~
教numpy、pandas、画图、带着练三个数据小项目，至此觉得内容量已经很良心了，老师竟然还教机器学习！！！20个机器学习视频，用SciKit Learn这个包！还有还有！11个统计视频！还没完还没完！还有几个SQL和Web Scraping的小视频！满满的良心学习大礼包~
Learning Python for Data Analysis and Visualization想必还有很多盆友们对爬虫充满了兴趣......
学爬虫当然要看崔庆才大神的系列教程啊！！！
文字版教程免费，使用的是Python 2.7版本↓
Python爬虫学习系列教程 | 静觅视频教程499软妹币，之前有过折扣，印象中270多~
Python3爬虫视频学习教程 | 静觅如果你只是比较随意，不想玩那么高深，或者你真的和我一样穷，可以看看文字版教程，了解urlib库、Requests库、BeautifulSoup库、Selenium库以及正则表达式后，跟着崔大神的三个免费case练一遍~ 我觉得对于小白来说就差不多了~
Python3爬虫三大案例实战分享对于数据分析师来说，会爬虫不属于必备技能，那么学爬虫的意义是什么呢？大神
@董伟明
在他接近满分的“爬虫从入门到进阶”的Live简介中说得直戳心坎~
Hello World，醒醒啊！！！你的女神来了！！！
5. Tableau终于，数据分析界的女神出场了！！！让我们大声喊出她的名字：T! A! B! L! E! A! U!
读作“Tab-low”！！！
我身边很多学Tableau的孩纸们，反应不是酱紫的，
就是酱紫的......
纷纷表示在这个看脸的时代，要好好学习女神软件......
（Source: Best Practices for Designing Efficient Tableau Workbook）
凭借着打娘胎起就异于常人的颜值，Tableau迅速蹿红，逐渐渗透进业界和美国高校。对于在美帝的数据分析师来说，Tableau也是简历上必备的技能之一。
我目前觉得学习Tableau的最好方式，还是去Coursera上上杜克大学的那门课，基本涵盖入门到中高级操作，墙裂打call，墙裂推荐！！！真的好喜欢教课的杜克大姐姐......
Data Visualization and Communication with Tableau | Coursera另外，Tableau为了推广自家软件，在免费培训方面也是做得很拼......
Tableau Training & Tutorials (中英文都有)Live Training ResourcesWebinars还有很多很棒的Tableau使用者的case展示~
Gallery还有Moveover Monday Project，每周一po一个数据集和数据分析展示~
A weekly social data project至于有些人说，下载都这么贵，土豪才学得起吧...... 只要你乖乖去上Coursera杜克大姐姐的课，会有惊喜......
6. Excel无论你多喜欢Excel或者多不喜欢Excel...... 作为数据分析师，简历上有Excel技能也是必备......
最重要的当然是会Pivot Tables~
我也是通过DAL的商业分析培训课学的Pivot Tables，如果你只想学Pivot Tables，可以去Udemy上这门↓
Microsoft Excel - Data Analysis with Excel Pivot Tables当然，还有一个免费的学习神器，YouTube啊~ 哈哈，Pivot Tables一搜一大把~
我真的非常热爱YouTube，基本没有YouTube不到的姿势......
7. Forecasting预测/时间序列也是我们数据分析僧要掌握的技能，不过学得比较浅显，大概了解几个预测模型的原理和会用软件操作就行了。我们用过的教材是Business Forecasting，有中文版，不过我相信你不会想看的......
商业预测 (豆瓣)Udemy上依旧有药！介绍Moving Average, Simple Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing / Holts, Winters / HoltWinters等模型以及在R和Tableau中的操作。
Data Science-Forecasting/Time series Using XLMiner,R&Tableau如果你对Tableau女神是真爱！可以去上Udemy新课，目前评价4.7分，感觉还挺不错的样子，反正是安利到我了~
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau8. Data Mining and Machine Learning想当年，刚接触数据时，我还是个蠢萌的宝宝，在听说“Machine Learning”这个东东的时候，内心是下面那样的......
何方的妖魔鬼怪，尼玛听名字就不明觉厉......
入坑数据分析一年，但才刚接触机器学习一个月（网课加这学期修的数据挖掘专业课），感觉难度明显拔高了一级，但越学越刺激，越学越稀饭~
目前还是个渣渣，不敢瞎说，就大概罗列一下机器学习入门需要掌握的知识点和网上的学习资源吧：
Linear RegressionLogistic RegressionDecision Treesk-Nearest NeighborsNaive Bayes ClassificationDiscriminant AnalysisNeural NetsSupport Vector MachinesCluster AnalysisRandom ForestNatural Language Processing如果没听说过吴恩达男神的机器学习王牌课程，那你一定是假的数据猿......
Machine Learning | Coursera说实话，没上男神的Machine Learning前，我还挺不理解为什么这个看上去其貌不扬的大叔，有这么多死忠信众...... 每次大叔的动向更新，都跟地震一样...... 娶的老婆还是跟他智商一样上天高的女神大牛！约翰霍普金斯的CS博士......
如果你和曾经的我一样迷惑，请去Coursera上课...... 顺带必须提一句，男神还是Coursera的联合创始人啊！！！我的前半生没有Coursera，但是后半生必须要跟Coursera紧紧相依......
反正现在的我是痛哭流涕着入吴恩达教了......
之前我在Python部分介绍的Udemy的Python数据分析课中，也涉及一部分机器学习的内容：
Learning Python for Data Analysis and Visualization内容设置很赞，也很系统的数据科学课程还有：
University of Michigan: Applied Data Science with Python | Coursera以上就是我总结的一些数据分析经典姿势~ 其实还有Decision Analysis（主要讲概率）和Optimization，大家就自行去YouTube吧，视频很多~
一年前的今天，我没开始刷网课，不会SQL，不会R，不会Python，不会Tableau，不懂Forecasting，更不知道机器学习是什么鬼...... 就修了两门专业课，统计和Optimization（Excel Modeling），仅此而已......
按照这份教程一点点啃完，其实你也可以在家DIY出半个名校学生（如果不提名校的校友资源和networking机会等的话）~
大家可以再参考一下几个美国出名的数据分析项目的课程设置：
University of Texas -Austin | MS in Business AnalyticsUSC | MS in Business AnalyticsUniversity of Chicago | MS in Analytics最后再来个励志的故事，我最新关注的一个YouTuber，Harrison Kinsley。小哥毕业于Sam Houston State University（懵逼脸），专业是Philosophy and Criminology（茫然脸），毕业后就开始创业，自学python编程，并在网上po免费python教程，还创立了一个python学习网站，YouTube上目前有27万多粉丝。
如果你好奇小哥怎么赚钱存活？小哥说，他一周就能接好几个offer...... 你们没听过的公司一堆一堆的，全宇宙人民都听过的大公司Facebook和Apple的offer他都有...... 另外他还做咨询赚钱，生计完全不愁......
既然你都读到这儿了，看来也是数据的真爱，那就一起学到昏厥吧！
人的第六感可以可怕到什么程度？
在这世界里，你所用肉眼去看世界，你看似很清楚，可是隐藏在世界的另一面，你而一概不知。因现代人们来说，人类可能比较相信“神”存在，而祈祷让“神”去预知自己的未来。从而不相信人类始终有“第六感”。
第六感也被称呼为“心觉”，除了嗅觉、听觉、视觉、触觉、味觉外的第六个感觉，第六感是如何出现的呢？人们往往在做某件事情的是时候，会有某种预知的能力，感觉到会有某件事情的发生，但实际也发生了你所感觉到的事情，而被称为第六感。其实有很多科学家认为“第六感”是人体大脑接收到外部信息后，大脑对信息经过加工处理，而传达到你的脑神经，让你感觉到下一刻会发生如何事情。也有很多科学家解释是大脑对大脑的互相感应，只要对应的大脑互相接近，大脑就会产生对流，让你知道对方大脑下一刻行动指示，从而让你见到了你所想到的事情发生。 下面是一些实际发生过的案例：
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