この出版物は、シリーズ「ここでは事象の地平線」の資料には属していませんが、逆に、Pythonを使用した動物園から遠く離れた一般の人々の実際の活動におけるビッグデータ分析の認識された方法の使用に関するアドバイザーとしてPython）、Escuels（SQL）、Siplusplus（C ++）など-不動産の市場価値を決定する際の鑑定士。不動産の価値に対する場所の影響を判断する必要性は疑いの余地がありません。この事実は、FSO-7（連邦評価基準「不動産鑑定（FSO N7）」のパラグラフ11bおよび22eの要件に実際に祀られています。
現時点では、このような「不動産のヒートマップ」がネットワークにありますが、アパートのコストを反映しているため目的が狭く、他の種類の不動産も評価する必要があります。一方、これらの情報源には必要な完全性が備わっていないため、法医学検査での使用が制限されます。
もちろん、各鑑定士は自分の領土を知っており、独自の「ヒートマップ」を持っています。数学的手法を使わずに、私自身がどのように地域化を行ったか想像できます（図1）。
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イチジク。21. g-meansでクラスターの数を設定すると、クラスターの数は自動的に決定されます。
イチジク。22.プロセス開始メニュー。
イチジク。23.出力パラメーターのリスト。
イチジク。24.分析結果。
イチジク。25. Deductor Academicでの分析結果と、このタスクを他の数学的手段で実行したときに実行された分析との比較。
そして最後に-マイニングデートの受け入れへようこそ。