阿里云天池大赛杭州地铁客流数据集——Metro_train(2019年1月21至25日，分三部分上传)

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简介：
该数据集为阿里云天池平台举办的大赛专用资源，包含2019年1月21日至25日期间杭州地铁的客流记录。数据分为三个阶段发布，便于参赛者深入分析和挖掘杭州市公共交通系统的特点与趋势。本次大赛的赛题是“地铁乘客流量预测”。参赛者需要通过分析历史刷卡数据来预测未来站点的客流量变化，以此帮助优化出行路线选择、避免交通拥堵，并提前部署安保措施等，从而利用大数据与人工智能技术推动城市安全出行的发展。比赛提供了2019年1月1日至25日共25天内的地铁站刷卡记录作为训练资料（文件名：Metro_train.zip），涵盖3条线路81个站点的约7000万条数据。这些数据解压后会生成包含25个CSV格式的日志，每个文件代表一天的数据，并以record_开头命名，例如，所有发生在2019年1月1日的刷卡记录将存于名为“record_2019-01-01.csv”的文件中。此外，比赛还提供了地铁站之间的连接关系表（位于Metro_roadMap.csv），以便参赛者更好地理解路网结构。在测试阶段，大赛会提供某一天所有站点的日刷卡数据记录，并要求选手预测未来一天内从凌晨零点到晚上二十四时的每十分钟进、出站人数。预选赛期间，测试集A将使用2019年1月28日的数据进行评估。

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阿里云天池大赛杭州地铁客流数据集——Metro_train(2019年1月21至25日，分三部分上传)

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该数据集为阿里云天池平台举办的大赛专用资源，包含2019年1月21日至25日期间杭州地铁的客流记录。数据分为三个阶段发布，便于参赛者深入分析和挖掘杭州市公共交通系统的特点与趋势。本次大赛的赛题是“地铁乘客流量预测”。参赛者需要通过分析历史刷卡数据来预测未来站点的客流量变化，以此帮助优化出行路线选择、避免交通拥堵，并提前部署安保措施等，从而利用大数据与人工智能技术推动城市安全出行的发展。比赛提供了2019年1月1日至25日共25天内的地铁站刷卡记录作为训练资料（文件名：Metro_train.zip），涵盖3条线路81个站点的约7000万条数据。这些数据解压后会生成包含25个CSV格式的日志，每个文件代表一天的数据，并以record_开头命名，例如，所有发生在2019年1月1日的刷卡记录将存于名为“record_2019-01-01.csv”的文件中。此外，比赛还提供了地铁站之间的连接关系表（位于Metro_roadMap.csv），以便参赛者更好地理解路网结构。在测试阶段，大赛会提供某一天所有站点的日刷卡数据记录，并要求选手预测未来一天内从凌晨零点到晚上二十四时的每十分钟进、出站人数。预选赛期间，测试集A将使用2019年1月28日的数据进行评估。

阿里云天池大赛杭州地铁客流数据集——Metro_train（2019年1月11日至20日，分三部分上传）

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此数据集为阿里云天池大赛提供的杭州地铁2019年1月11日至20日的详细运营信息，包含多站点客流情况。数据分为三个部分陆续发布。本次大赛的主题是“地铁乘客流量预测”。参赛者需要通过分析过去25天（从2019年1月1日至1月25日）的地铁站刷卡数据，来构建模型以预测未来站点的客流量变化。这有助于优化出行路线选择、减少交通拥堵，并提前安排车站的安全措施等。大赛提供的训练资料包括约7000万条记录的数据集（Metro_train.zip），涵盖3条线路及81个站点的历史刷卡信息。此数据集包含25天内每天的刷卡情况，每日期一个CSV文件存储，例如所有在2019年1月1日的刷卡记录保存于record_2019-01-01.csv中。此外还提供了一份路网地图（Metro_roadMap.csv），展示了各站点之间的连接关系。比赛进入测试阶段时，参赛者需要根据提供的某一天所有线路的所有站点数据预测下一天从零点到二十四小时每十分钟的进站和出站人数变化情况。在预选赛环节中，选手将使用2019年1月28日的数据作为评估模型性能的基础。

阿里云天池大赛杭州地铁客流数据集——Metro_train(2019年1月1日至10日，分三个文件夹上传)

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本数据集为2019年初杭州市地铁运行的真实客流记录，涵盖首十日详尽信息，细分为三组文件夹便于访问与分析。本次大赛的赛题是“地铁乘客流量预测”。参赛者需通过分析历史刷卡数据来预测未来站点客流量的变化，以帮助优化出行路线选择、避免交通拥堵，并提前部署安保措施等，从而利用大数据及人工智能技术保障城市安全出行。比赛提供了2019年1月1日至1月25日共25天的地铁站刷卡记录作为训练数据（Metro_train.zip），涵盖3条线路81个站点，约7000万条数据。这些训练数据解压后包含25个CSV文件，每个文件代表一天的数据，并以record_为前缀命名，例如所有日期中的第一条记录存储在record_2019-01-01.csv中。此外，比赛还提供了地铁站之间的连接关系表（Metro_roadMap.csv），用于帮助参赛者构建模型。测试阶段将提供某一天的刷卡数据，要求选手预测未来一天内每十分钟为单位各站点的进、出站人次变化情况。预选赛阶段使用A集作为测试样本，即2019年1月28日的数据记录。

工业蒸汽量预测数据分析-阿里云天池大赛

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本项目为阿里云天池平台举办的工业蒸汽量预测数据竞赛，旨在通过分析历史数据来精准预测工业生产中的蒸汽需求量。参与者需运用机器学习和统计学方法解决实际问题，优化能源利用效率。数据-工业蒸汽量预测-阿里云天池大赛

上海地铁2016年7月1日刷卡数据

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该数据记录了2016年7月1日上海市所有地铁线路的乘客刷卡信息，包括进出站时间、地点等详细情况。数据格式：csv，采用ANSI编码。数据时间范围为2016年7月1日。共有七个字段：卡号、日期、时间、站点名称、交通方式、费用以及是否有优惠信息。该数据集包含了公交刷卡记录，并可以通过筛选“交通方式”来获取特定的出行模式信息，其中非零数值表示出站刷卡记录，而费用为0则代表进站刷卡记录。整个数据集中大约包含700万到900万条记录。

阿里云天池数据竞赛：汽车产品的聚类分析

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简介：本次比赛由阿里云天池平台主办，旨在通过数据分析技术对汽车产品进行有效的聚类分析，促进汽车行业市场细分与用户定位研究。参赛者需利用提供的汽车相关数据集，开发创新的模型算法以实现精准分类。这不仅是一场技术较量，更是洞察市场需求、推动智能营销策略发展的绝佳机会。项目基于提供的汽车相关数据进行聚类分析，旨在构建汽车产品画像、分析产品定位，并完成竞品品牌的识别工作。该项目的数据集包括205条记录及26个字段的详细信息。“car_price.csv”文件中包含了关于车辆的各项指标，如尺寸（长度/宽度/高度）、重量、燃油系统类型和驱动方式等。此外，还包括了重要的市场属性数据，例如汽车名称、价格以及风险评估等级。项目的主要任务是通过聚类分析来构建产品画像，并识别Volkswagen大众品牌的竞争品牌。以下是项目的具体步骤： 1. 数据字段理解：根据提供的26个字段信息，将它们大致分为车辆自身属性和市场属性两大类别。 2. 数据描述性统计与可视化：对原始数据进行初步观察后发现，没有缺失值或重复记录的出现，“CarName”中存在一些品牌名称错误。 3. 聚类方法选择及要求确认：考虑到数值型变量和类别型变量共存的特点，决定采用二阶段聚类法。这类方法能够处理混合类型的数据集，并需要满足多项式分布与正态分布的要求。 4. 特征工程：对原始数据进行清洗并生成新的有用特征。“brand”字段用于标识车辆所属品牌；同时修正了“CarName”的拼写错误。 5. 变量相关性分析和处理： - 高度相关的数值变量（如“highwaympg”与“citympg”）合并为单个指标，即平均MPG； - “price”作为市场属性被转换成类别型数据，分为低价、中价及高价三个档次。 6. 数值型变量的因子分析：通过SPSS软件进行相关性检验和KMO评估后发现可以执行因子分析。最终确定了两个主要因素（车辆截面与马力；车辆垂面与转速）来代表原始数值数据集中的信息。 7. 二阶段聚类及结果解释： - 运用处理后的数据，通过SPSS软件实施两阶段聚类算法。 - 最终将205辆车分为两大类别，两类的规模相近且均具有较好的划分质量（良好）。 8. 汽车产品画像与定位：基于区分两个主要集群的关键变量（驱动类型、燃油系统等），可以对汽车进行更深入的产品描述和市场定位分析。

杭州2011至2018年天气数据

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该数据集包含杭州市从2011年至2018年的全面气象记录，包括温度、降水、风速等信息，为气候研究和环境分析提供详细资料。杭州天气数据涵盖2011年至2018年期间的最高温度、最低温度、天气状况、风速及风向，主要用于数据分析。

地震记录数据集 - 包含 2001 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日的 782 起地震事件

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本数据集收录了从2001年1月1日至2023年1月1日期间的782次地震记录，详尽提供每次地震的关键参数。适合地震学研究及灾害预警分析。数据集包含从2001年1月1日至2023年1月1日期间记录的782次地震事件。各列的具体含义如下： - title：地震标题名称。 - 震级：地震震级大小。 - date_time：地震发生的时间和日期。 - cdi：最大报告强度值，表示该区域感受到的最大破坏程度。 - mmi：仪器测量得出的最大的估计强度数值。 - 警报级别：“绿色”、“黄色”、“橙色”或“红色”，代表不同级别的预警信号。 - 海啸标志：发生于海洋中的地震事件标记为1；其他地区则为0。 - sig：描述了该次事件的重要程度，值越大表示其重要性越高。此数值是根据多种因素综合评估得出的，包括震级、最大MMI强度、报告数量以及预估影响等。 - net：数据提供方ID号，标识用于确定地震信息的主要网络来源。 - nst：为定位该次地震所用到的所有台站总数目。 - dmin：最近观测点与地震中心之间的水平距离（千米）。 - 间隙角差：相邻两个监测站点间最大的角度间距，表示方位差异。一般来说，这个值越小，则表明计算出的地震位置越准确可靠；若该差距超过180度，则意味着所得到的位置及深度数据存在较大不确定性。 - magType：用于确定首选震级的方法或算法类型。 - 深度：地震发生时地壳破裂开始处的具体深度（千米）。 - 纬度和经度坐标：提供了描述地球表面位置的精确地理信息，有助于定位事件发生的地点。 - 位置：具体的位置描述，通常指国内范围内的详细地址或区域名称。 - 大陆：记录了地震发生所在的大陆板块。

STM32F103C8T6收集并上传DHT11温湿度数据至阿里云

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本项目基于STM32F103C8T6微控制器，利用DHT11传感器采集环境中的温度和湿度信息，并通过网络接口将这些数据实时上传到阿里云服务器进行存储与分析。温湿度值上传至阿里云，在手机APP“云智能”上显示。视频链接为：https://www.bilibili.com/video/BV1VY4y1i7ov?spm_id_from=333.999.0.0，但此处仅提供内容描述而非分享具体网址。

阿里云天池大赛“工业蒸汽量预测”赛题解析数据

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本数据集专为阿里云天池平台的工业蒸汽量预测竞赛设计，内含详细的工业生产数据，旨在促进机器学习技术在能耗预测领域的应用与创新。阿里云天池大赛是一个备受瞩目的竞技平台，专注于数据科学与人工智能领域的挑战，旨在推动技术创新及人才培养。在“工业蒸汽量预测”赛题中，参赛者需利用机器学习技术来预测工厂的蒸汽使用量，这对于优化能源管理和提高生产效率具有重要意义。 1. **数据来源与版权**：该数据集来自阿里云天池大赛中的“学习赛”，为官方提供的资源。由于是公开竞赛的数据，可以免费下载并使用。在使用时需遵守比赛规定，并确保不用于非法或未经授权的用途。 2. **数据格式与内容**：数据压缩包内包含两个文件：“zhengqi_train.txt”和“zhengqi_test.txt”。通常，在机器学习任务中，“txt”格式的数据表示训练集和测试集。其中，训练集用来构建模型并进行训练；而测试集则用于评估模型在未见过数据上的表现。 3. **数据结构**：文件可能以文本形式存储（例如CSV或TSV），每一行代表一个样本记录，各列包含特征值及目标变量信息。对于工业蒸汽量预测问题来说，特征可能包括时间序列、工厂运行状态、气候条件和设备参数等；而目标变量则是需要预测的蒸汽使用量。 4. **预处理步骤**：在模型训练之前，通常需要对数据进行清洗（如填补缺失值或异常值）、创建新特征以及归一化数值。此外还需将原始训练集进一步划分为训练子集和验证子集，用于调参及选择最佳模型配置。 5. **机器学习算法的选择**：针对此类时间序列预测任务，可以考虑使用ARIMA、LSTM或Prophet等方法；同时也可以尝试回归分析（如线性回归）、决策树回归、随机森林以及XGBoost等。具体采用何种策略取决于数据特征及模型精度要求等因素。 6. **训练与优化**：利用训练集对选定的机器学习算法进行参数调整和性能提升，常用方法包括交叉验证和网格搜索，并通过MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）或MAE（平均绝对误差）等指标来衡量模型表现。 7. **评估与测试**：在完成训练后需要使用独立的测试集对最终生成的预测模型进行性能检验，以确保其不会过度拟合于训练数据。可以通过监控学习曲线、引入验证集和应用正则化技术等方式防止过拟合现象的发生。 8. **部署及实时预测** 若经过充分评估确认模型达到预期效果，则可以将其应用于实际生产环境之中，实现对将来蒸汽需求量的持续监测与预判，从而助力工厂达成节能减排的目标。解决“工业蒸汽量预测”问题需要深刻理解数据特性、合理选择机器学习算法，并完成有效的前期准备和后期调整工作。这不仅能够提升参赛者的技术能力水平，在实践中也能为工业企业带来显著的好处。