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Foursquare数据集分析

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简介：
本项目聚焦于利用Python等工具深入探究和可视化Foursquare平台上的用户签到行为及地点类别分布，揭示地域活动模式。 经过预处理后，该数据集包含25,379名用户、32,623个兴趣点（POIs）、1,395,856次签到记录以及118,717条社交关系。

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  • Foursquare数据集分析
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    本项目聚焦于利用Python等工具深入探究和可视化Foursquare平台上的用户签到行为及地点类别分布，揭示地域活动模式。 经过预处理后，该数据集包含25,379名用户、32,623个兴趣点（POIs）、1,395,856次签到记录以及118,717条社交关系。
     
  • FourSquare NYC数据集
    优质
    FourSquare NYC数据集收录了纽约市用户签到信息，包含地点类别、经纬度等详情，是研究城市居民活动模式与偏好的重要资源。 FourSquare NYC 数据集包含了纽约市的用户签到数据和其他相关信息。
     
  • Foursquare数据集（1-4）
    优质
    Foursquare数据集（1-4）包含了从用户签到行为中收集的大量地理与社交信息，为研究城市活动模式、地点推荐算法及社交网络分析提供了宝贵资源。 foursquare数据集1-4包含了丰富的用户签到记录和其他相关信息。这些数据为研究者提供了分析用户行为、兴趣以及城市热点区域的宝贵资源。通过这些数据集的研究，可以深入了解不同地区人们的活动模式，并在此基础上开发出更贴近用户需求的应用和服务。
     
  • 关于Foursquare的位置-based社交网络数据分析
    优质
    本研究聚焦于分析Foursquare这一位置基于的社交平台上的用户数据，旨在探索和理解其独特的社交互动模式与行为趋势。通过深入挖掘这些信息，我们希望能够为社交媒体及位置服务领域的未来发展提供有价值的见解。 用于位置预测和推荐的数据表明，在不同地区用户存在不同的签到时间偏好。由于美国某些地区的Foursquare用户较少，本段落选择了家在纽约的用户进行签到行为研究。Foursquare签到数据集中包含用户的“homecity”属性，表示用户的居住地信息。
     
  • Foursquare数据文件.txt
    优质
    Foursquare数据文件包含用户在Foursquare平台上签到的地点、时间及相关信息，可用于分析城市热点区域、用户行为模式等研究。 我们提供百度云下载链接，其中包含一个数据集。该数据集包括从Foursquare收集的全球范围内长达22个月（即从2012年4月到2014年1月）的签入记录及在这一期间前后采集的两次用户社交网络快照。 具体而言，签到数据集中包含3,820,891个场所的信息和来自114,324位用户的总计22,809,624次签到。此外，在社交网络数据中记录了两个时间点的友谊关系：第一阶段有363,704条，第二阶段则增长至607,333条。 鉴于对原始数据集的需求较高，我们还提供了包含11,180,160个场所信息和来自2,733,324用户的90,048,627次签到的原始签入记录。
     
  • 包含foursquare和gowalla数据集的poidata.zip文件
    优质
    Poidata.zip包含了Foursquare和 Gowalla两个平台的数据集合，内含用户签到信息，是研究位置推荐系统、社交网络分析的重要资源。 有foursquare和gowalla两个数据集poidata.zip。
     
  • 2011-2013年Foursquare数据集——美国各大城市
    优质
    该数据集包含2011年至2013年间Foursquare在美国主要城市的用户签到记录，涵盖餐饮、娱乐等场所信息。 数据集包含168个美国城市的Foursquare签到数据，适合用于基于地理位置的社交网络研究。
     
  • 银行数据集分类-数据集分析
    优质
    本项目聚焦于银行领域内的数据分析与分类，通过深入挖掘和分析银行相关数据集，旨在为金融机构提供有效的决策支持。 葡萄牙银行的收入下降了，他们正在寻求解决方案。经过调查发现，原因是客户对长期存款的投资不足。因此，该银行希望识别出那些更有可能订阅长期存款产品的现有客户，并将营销活动的重点放在这些潜在客户的身上。
     
  • tap_fun_test.csv数据分析集
    优质
    tap_fun_test.csv 数据分析集包含了游戏用户行为数据，旨在通过统计和机器学习方法探索用户偏好、预测玩家留存率并优化游戏设计。 tap_fun_test.csv 这段文字已经没有任何需要删除的联系信息或链接了，因此无需进行任何改动。如果还有其他特定要求或者有上下文内容可以进一步处理，请告知详情。
     
  • MovieLens数据集分析
    优质
    《MovieLens数据集分析》一文深入探讨了MovieLens数据集中电影评分、用户行为等信息，并基于这些数据进行了推荐系统算法的研究与实现。 MovieLens 20M 数据集是一个稳定的标准数据集，包含来自138,000名用户的对27,000部电影的2,000万条评分以及465,000个标签应用。此外，该数据集还包括了针对1,100个不同标签的1,200万个相关性得分的数据。此数据集于2015年4月发布，并在2016年10月进行了更新，主要是为了更新链接文件并添加标签基因组数据。