Advertisement

小说网文数据集（包含10个字段、共计138446条记录）采用CSV格式存储

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
在当今数字化时代, 数据分析已成为探索各种现象的关键工具, 特别是在新兴的文化领域——网络文学中. 作为一种基于互联网传播的新文学形式, 网络文学通过广泛的读者群体获得了高度关注. 由于其类型丰富且内容饱满, 网络小说尤其吸引着各个年龄段及不同兴趣爱好的读者. 通过对海量数据的深入挖掘, 可以系统地揭示网络文学市场的发展态势及发展趋势. 具体而言, 完整的网络文学数据集应包含多个维度的信息. 比如, 作品的位置排名能够直观反映其在网络平台上的活跃程度, 是衡量创作成功与否的重要指标. 此外, 作品名称与作者信息对于追踪知名作家及其创作轨迹具有重要意义. 发布网站信息则有助于分析各平台的独特性和影响力, 同时也能评估其对作品内容的推广效果. 另外, 分类标签如男女频、作品类型及题材标签等则为细分市场提供了重要视角. 在此过程中, 字数统计与阅读量数据能够揭示篇幅与其受众规模之间的内在联系. 热度值则综合反映了讨论度、关注度及互动性等多个维度的因素相关性. 通过对这些数据进行系统性分析, 研究者可以获得对网络文学市场现状和发展趋势的全面认识. 比如, 分析阅读量与字数的关系可推测读者对不同长度作品的喜爱倾向; 考察各类别作品的热度值分布则有助于识别市场中的热门题材并预测未来流行趋势. 此外, 数据研究者还可将文本数据与其他社会文化背景因素相结合来探讨网络文学与其外部环境的关系. 在创作实践层面, 数据集构建不仅为作家提供了灵感来源以及市场参考依据, 同时也为出版机构进行选题策划提供了科学依据; 对于文学评论

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 糖尿病数据集CSV格式含770条记录（Diabetes Dataset）
    优质
    本数据集为糖尿病相关研究设计，包含770条详细记录，以CSV格式存储。每一记录均提供多项关键指标，便于分析与建模。 糖尿病是一种全球性的慢性疾病，严重影响着人们的健康状况。科研人员与医疗工作者常利用数据集来研究如何更好地理解和预防这种病症。本篇文章将详细介绍一个名为“糖尿病数据集 CSV”的资源，其中包括770条记录，涵盖其来源、内容以及潜在的应用价值。 该数据集由美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所提供，是科研领域的重要资料之一。它的主要目标在于通过一系列的诊断测量来预测患者是否患有糖尿病。每个记录代表一个个体，并包含多个特征变量，这些变量反映了患者的生理指标，有助于评估患糖尿病的风险。 CSV文件格式是一种通用的数据交换格式，特别适合于存储结构化的表格数据。“糖尿病数据集 CSV”中的每行表示一位患者的信息，而各个列则包含了各种特征和结果变量。例如，该数据集中可能包括年龄、性别、体重、身高及血压等基本信息，以及空腹血糖水平与胰岛素水平等直接关联到糖尿病的生物指标。 在770条记录中，每个个体的特征通常可以分为以下几类： 1. 基本人口统计信息：如年龄和性别。这些因素可能影响着患糖尿病的风险。 2. 生理测量值：例如体重、身体质量指数（BMI）及血压等。这些都是与糖尿病发生和发展密切相关的指标。 3. 生化标志物：包括空腹血糖水平以及糖化血红蛋白浓度，它们是诊断糖尿病的关键依据。 4. 长期并发症的迹象：如视网膜病变和肾功能情况，这些信息可以反映疾病的严重程度。 通过分析此数据集，研究者们能够探究不同特征与糖尿病患病率之间的关系，并揭示风险因素、建立预测模型或评估现有干预措施的效果。此外，该数据集规模适中，非常适合初学者进行数据分析实践，例如使用Python的Pandas库执行数据清洗和探索性数据分析（EDA），并应用机器学习算法如逻辑回归、决策树和支持向量机来构建预测模型。 总的来说，“糖尿病数据集 CSV”为研究提供了丰富的实证材料。无论是在学术领域还是临床实践中，该资源都能帮助我们更深入地了解糖尿病的成因，预测疾病的发展趋势，并可能推动新的预防和治疗策略的研发。通过CSV格式存储的数据易于处理与共享，从而促进了全球范围内的科研合作。
  • 飞猪景点数据集（CSV格式，含5万多条记录）
    优质
    该数据集包含超过5万条飞猪平台上的景点信息，以CSV格式存储，便于数据分析与挖掘。内容详尽丰富，涵盖众多旅游目的地详情。 使用Python爬取飞猪网站以获取全国景点的数据。包含的字段有：序号、景点标题、封面图、销量、价格以及对应飞猪网站的地址和景点城市。
  • 印度犯罪统计数据（2001-2013年），包含9K+条记录 CSV格式
    优质
    本数据集涵盖了2001年至2013年间印度各类犯罪活动的详细统计信息，包括超过9000个数据点，以CSV文件形式提供。 从2001年至2013年期间的犯罪数据分析涵盖了印度各州/联邦直辖区（STATE/UT）及地区（DISTRICT）的年度分类犯罪统计数据。这些数据为了解不同地区的各种报告犯罪活动提供了宝贵的信息。 具体来说，该数据集包括了以下关键信息： - 州/UT：记录犯罪行为发生的特定州或联邦直辖区。 - 区域：指明发生在各州/UT内的具体地区。 - 年份：案件被举报的年份。 此外，还详细列出了各类具体的犯罪情况： - 谋杀案和谋杀未遂事件的数量； - 不构成谋杀罪名但有罪杀人行为的数据； - 各类强奸（包括拘禁内与之外）的发生次数； - 绑架案件的总数以及针对妇女、儿童及其他人的情况具体数据； - DACOITY及其准备阶段的相关案例数，抢劫案数量等。 此外还有： - 入室盗窃和普通盗窃事件的数量； - 汽车被盗情况统计； - 各类刑事背信行为的发生次数； - 与欺骗、假冒伪劣商品有关的案件数据； - 纵火及伤害/严重伤害事件数量等。 此外，还记录了： - 嫁妆死亡案例数； - 殴打妇女以侮辱其谦虚的行为以及直接侮辱女性尊严的情况； - 丈夫或亲属对妻子施暴行为的发生次数； - 违法从国外引进女童的案件统计； - 因疏忽导致他人死亡的报告个案数目。 最后，数据还提供了： - 其他印度刑法（IPC）犯罪案件的数量； - 总体上的所有记录在册的IPC犯罪总数。
  • 近十年飞机航班数据集（CSV格式，含1.5万条记录）
    优质
    本数据集包含近十年全球航班运营信息，共计1.5万余条记录，以CSV格式呈现，涵盖航班日期、起飞降落时间、延误情况等关键指标。 标题中的“近10年飞机航班数据集 CSV 1.5W+记录”指的是一个包含大量航班信息的数据集合，以CSV格式存储，大约有15,000条记录。CSV（Comma Separated Values）是一种常见的数据交换格式，便于在不同应用程序之间交换数据。这种数据集通常用于数据分析、挖掘或机器学习任务。 该数据集中包括以下关键字段： - **航班号**：每个航班都有一个唯一的识别号，用于区分不同的飞行。 - **机型**：飞机的型号，如波音737、空客A320等，这会影响飞机的载客量、飞行距离和燃油效率。 - **出发及到达时间**：航班预计起飞和到达的具体时间，用于规划行程和计算飞行时长。 - **出发及到达省份/城市/机场**：航班的起止地点，包括省、市和具体机场，有助于了解航线网络和地理分布。 - **飞行里程**：航班的总距离，可以衡量飞行时间和消耗的燃料。 - **经纬度**：提供航班起点和终点的精确地理位置坐标，可用于地图可视化或地理分析。 - **准时率**：航班按照预定时间起飞和到达的概率，反映了航空公司的运营效率和服务质量。 - **航司**：运营该航班的航空公司，可能涉及其服务、价格策略和市场份额。 - **航班计划**：可能指的是航班的日常或季节性安排，包括频率和时刻表。 这样的数据集对于多种用途非常有用： - **市场分析**：通过分析不同航空公司的航班数量、航线分布及准时率来评估各公司在市场上的表现与竞争力。 - **乘客行为研究**：结合出发和到达城市的数据可以理解乘客流动模式，并预测热门航线及出行高峰。 - **航班优化**：通过对飞行里程和经纬度的分析，可能有助于航空公司优化飞行路线以节省燃油成本。 - **预测模型**：利用历史准时率数据构建预测模型来预估未来航班是否可能发生延误。 - **政策制定**：政府与监管机构可以使用这些信息调整航线分配或提升服务质量标准。 由于提供的文件名为“机票航班数据.xlsx”，这表明数据集可能还包含Excel版本，该格式提供了丰富的数据处理和可视化功能，如筛选、排序及图表制作等。对于初学者或需要快速分析的用户而言，这种格式更为直观。 这个数据集为研究人员、数据分析专家以及对航空业感兴趣的用户提供了一个全面且宝贵的资源，通过清洗与整理这些信息可以获取有关航空市场的深度见解，并推动决策制定和业务优化。
  • CSV格式的金融欺诈检测数据集含104万+条记录
    优质
    本数据集包含超过104万条记录，采用CSV格式存储，专为金融欺诈检测设计，涵盖多种交易类型与特征信息，助力模型训练及算法优化。 该数据集展示了移动货币交易的全面表示，并经过精心设计以反映现实世界金融活动中的复杂性以及欺诈行为的研究目的。此数据来源于名为PaySim的模拟器，利用了非洲某国实际财务日志中汇总的数据来填补公开可用金融数据集中用于检测欺诈研究方面的空白。它涵盖了多种类型的交易，包括现金存入、兑现输出、借记、支付和转账等，并为评估各种欺诈检测方法提供了一个全面的环境。 **数据集结构** - **step：** 表示现实世界中的时间单位，1 步等于 1 小时；整个模拟历时744步，相当于30天。 - **type：** 包括CASH-IN、CASH-OUT、BIT-OUT、PAYMENT 和 TRANSFER等交易类型。 - **amount：** 表示以当地货币单位表示的每笔交易金额。 - **nameOrig：** 发起该笔交易的客户名称。 - **oldbalanceOrg：** 代表发起方在进行特定操作前账户中的余额。 - **newbalanceOrig：** 指的是执行完相关操作后，发起方账户的新余额。 - **nameDest：** 接收这笔交易的客户的标识符（或称目的地）。 - **oldbalanceDest：** 表示接收方在收到资金前的账户余额。对于以M表示商家身份的客户而言，此字段不适用。 - **newbalanceDest：** 收到转账后的新收款人账户余额；同样地，如果交易涉及的是一个标识为“M”的实体，则该信息不被提供。 - **isFraud：** 标识由欺诈代理执行的那些企图通过诸如提现或转移等操作来耗尽客户资金的行为。 - **isFlaggedFraud：** 用于标记账户间未经授权的大额转账行为，任何单笔金额超过20万单位货币的交易都被视为非法。
  • CSV格式的抑郁症与心理健康数据集（含825条记录）
    优质
    这是一个包含825条记录的CSV格式的数据集合，专门用于研究抑郁症及其他心理健康问题。 RHMCD-20 数据集包含来自广泛来源的信息，包括孟加拉国的青少年、大学生、家庭主妇以及企业和公司的专业人士等群体的数据。这些数据用于分析抑郁症和心理健康状况。 该数据集中包含以下信息： - Age：代表参与者的年龄。 - Gender：表示参与者的性别。 - Occupation：代表参与者的职业。 - Days_Indoors ：表示参与者未出门的天数。 - Growing_Stress：表示参与者的压力与日俱增（是/否）。 - Quarantine_Frustration：隔离前两周的挫败感（是/也许/否）。 - Changes_Habits：代表饮食习惯和睡眠的重大变化（是/可能/否）。 - Mental_Health_History ： 上一代精神障碍的先例（是/否）。 - Weight_Change ：突出显示隔离期间体重的变化（是/可能/否） - Mood_Swings：代表极端的情绪变化，分为低、中和高三个等级。 - Coping_Struggles：表示无法应对日常问题或压力（是/也许/否）。 - Work_Interest ：表示参与者是否对工作失去兴趣（是/否）。 - Social_Weakness ：在与他人互动时传达精神虚弱的感觉（是/否）。
  • 美国主要城市果蔬价格数据集（CSV格式，含1.5万条记录）
    优质
    本数据集提供了美国各大城市的果蔬价格信息，包含1.5万余条记录，以CSV格式存储，便于数据分析和研究。 该数据集全面分析了不同城市各种新鲜农产品的零售价与农场价格。时间跨度从1999年至2019年，涵盖了亚特兰大、芝加哥、洛杉矶以及纽约等主要城市的商品名称、日期、农场价格及零售价格信息。 此数据集中包含了一系列流行的农产品种类，例如草莓、莴苣（包括红叶莴苣）、土豆、橙子、卷心菜（如卷心莴苣和绿叶莴苣）、芹菜、花椰菜、胡萝卜、哈密瓜以及西兰花的不同品种（如西兰花冠与西兰花串）等。
  • 全球城市人口数据集（1950-2050），CSV格式（含3万多条记录）
    优质
    本数据集提供了全球主要城市的详细人口统计数据，时间跨度从1950年至预测至2050年，包含超过3万条记录，以CSV文件形式存储。 该数据集提供了有关全球人口动态的基本统计数据。它包括年份、经济指标、经济标签、以千为单位的人口绝对值以及城市人口百分比等内容，并涵盖了从1950年至2050年的时期，帮助分析不同经济体中的人口趋势和城市化模式。
  • 艾滋病病毒感染预测数据集 CSV格式含7.2万+条记录
    优质
    本数据集为CSV格式，包含超过72,000条记录，旨在用于研究和预测艾滋病病毒（HIV）感染情况，支持相关疾病的预防与控制工作。 数据集包含已诊断为艾滋病患者的医疗保健统计数据及分类信息。 字段包括： - 时间：失败或审查的时间。 - trt：治疗指示（0=仅 ZDV；1 = ZDV + ddI，2 = ZDV + Zal，3 = 仅 ddI）。 - 年龄：基线时的年龄（岁）。 - WTKG：基线时体重 （千克）。 - 血友病：是否患有血友病（0=否；1=是）。 - 同性恋活动：是否有同性恋活动（0=否，1=是）。 - 药物滥用历史：有无静脉注射毒品史（0=否，1=是）。 - Karnofsky 评分：基线时的Karnofsky评分（范围从0到100分）。 - oprior：在前175年中是否接受过非 ZDV 的抗逆转录病毒治疗（0 = 否；1 = 是）。 - z30：前175天内是否使用过ZDV ( 0=否， 1=是 )。 - Preanti: 前175年的抗逆转录病毒疗法情况 - 种族：种族分类（0=白人，1=非白人）。 - 性别：性别（0=F；1=M）。 - STR2：患者之前是否接受过任何类型的抗逆转录治疗 ( 0 = 初次使用, 1 = 经验丰富 )。 - strat：根据既往的抗逆转录病毒疗法进行分类，分为三种情况( 1=初次使用者，2=>1但<=52周的既往治疗者，3=>52周)。 - 症状指示器：患者是否出现症状 (0 = 渐进性；1 = 出现症状 )。 - 治疗方式：当前使用的具体治疗方案（0=仅 ZDV, 1=其他）。 - offtrt: 在96+-5周前是否有停药情况 ( 0=否， 1=是)。 - CD4细胞计数：基线时的CD4细胞数量以及20+-5周后的值；另外还有相应的基线和后续时间点上的CD8 细胞 计数。 - 感染者状态：是否感染艾滋病（0 = 否，1 = 是）。
  • 捷克共和国道路交通事故详尽数据集（2016-2022年），包含CSV格式，含2.2万+7万条记录
    优质
    本数据集收录了捷克共和国自2016年至2022年的道路交通事故详细信息，涵盖超过2.2万个事故案例及7万余条相关记录，以CSV格式提供。 捷克共和国警方通常每月定期收集并发布全国交通事故的详细数据。该数据集涵盖了地理位置、天气状况、车辆类型、伤亡人数及车辆机动等多个方面，为分析与研究提供了丰富且广泛的数据支持。此数据集包含两个CSV文件：road_accidents_czechia_2016_2022.csv 文件中的每一行代表一个唯一的交通事故，并包含了相关的各种属性；pedestrian.csv 文件中则记录了每个涉及行人的交通事件及其相关属性的详细信息。