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纽约市Airbnb开放数据集-数据挖掘

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简介：
本数据集包含了纽约市内各类Airbnb短租信息，适用于进行数据分析与挖掘研究，涵盖租金价格、房源类型及评价等多维度内容。 New_York_City_.png 和 AB_NYC_2019.csv 这两个文件包含了与纽约市相关的数据和图像内容。

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  • 纽约市Airbnb开放数据集-数据挖掘
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    本数据集包含了纽约市内各类Airbnb短租信息，适用于进行数据分析与挖掘研究，涵盖租金价格、房源类型及评价等多维度内容。 New_York_City_.png 和 AB_NYC_2019.csv 这两个文件包含了与纽约市相关的数据和图像内容。
     
  • Airbnb 数据集开放分享
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    本资源提供一个详细的Airbnb数据集，涵盖全球各地房源信息。旨在促进数据分析与研究，助力探索旅游业趋势及模式。 美国著名共享民宿网站 Airbnb 开放的房源数据包括位置、房间类型、配置、价格以及住客评分和评论等内容。以下是目前Airbnb开放数据的城市列表： | 城市名称 | 省份和地区 | 所在国家 | |--------------|----------------------|---------| | Amsterdam | North Holland | 荷兰 | | Antwerp | Flanders Region | 比利时 | | Asheville | 北卡罗来纳州 | 美国 | | Athens | 阿提卡 | 希腊 | | Austin | 德克萨斯州 | 美国 | | Barcelona | 加泰罗尼亚 | 西班牙 | | Berlin | 柏林 | 德国 | | Boston | 马萨诸塞州 | 美国 | | Brussels | 布鲁塞尔 | 比利时 | | Chicago | 伊利诺伊州 | 美国 | | Copenhagen | 赫尔辛格地区 | 丹麦 | | Dublin | 利默里克郡 | 爱尔兰 | | Edinburgh | 苏格兰 | 英国 | | Geneva | 基恩 | 瑞士 | | Hong Kong | 香港特别行政区 | 中国 | | London | 伦敦 | 英国 | | Los Angeles | 加利福尼亚州 | 美国 | | Madrid | 马德里自治区 | 西班牙 | | Mallorca | 巴利阿里群岛 | 西班牙 | | Manchester | 曼彻斯特 | 英国 | | Melbourne | 维多利亚州 | 澳大利亚| | Montreal | 魁北克省 | 加拿大 | | Nashville | 南卡罗来纳州 | 美国 | | New Orleans | 路易斯安那州 | 美国 | | New York City | 纽约州 | 美国 | | Northern Rivers | 新南威尔士州 | 澳大利亚| | Oakland | 加利福尼亚州 | 美国 | | Paris | 法兰西岛 | 法国 | | Portland | 俄勒冈 | 美国 | | Quebec City | 魁北克省 | 加拿大 | | San Diego | 加利福尼亚州 | 美国 | | San Francisco | 加利福尼亚州 | 美国 | | Santa Cruz County | 加利福尼亚州 | 美国 | | Seattle | 华盛顿 | 美国 | | Sydney | 新南威尔士 | 澳大利亚| | Toronto | 安大略省 | 加拿大 | | Trentino | 伦巴第 | 意大利 | | Vancouver | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 | | Venice | 威尼托 | 意大利 | | Victoria | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 | | Vienna | 维也纳 | 奥地利 | | Washington | 华盛顿特区 | 美国 | 以上信息仅供参考，具体数据可能有所变动。
     
  • 纽约市 Uber 乘车数据分析数据集
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    本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析，涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息，为城市交通规划和研究提供支持。 《解析Uber纽约市乘车数据集》 作为全球知名的共享经济代表之一，Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间，在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的学术研究价值。 数据集主要分为两个部分：一是详细的乘车记录；二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布，还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。 通过深入研究450万和1430万条乘车记录，我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如，可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异；同时分析早晚高峰期订单量的变化情况，从而评估城市交通压力，并为未来的交通规划提供依据。 此外，数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标，我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。 对于研究者而言，该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力，并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测，优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。 总之，《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况，也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。
     
  • Weka数据挖掘数据集
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    Weka数据挖掘数据集是一系列用于机器学习和数据挖掘实验的数据集合，广泛应用于分类、回归等任务中，支持用户进行算法测试与模型训练。 Weka是一款强大的数据挖掘工具，源自新西兰怀卡托大学，并且是开源软件，在教学、研究及工业界广泛应用。此压缩包包含了两个.arff文件：autoMpg.arff 和 houses.arff，它们常作为Weka进行数据分析时的样例数据集。 autoMpg.arff 数据集主要用于预测汽车每英里行驶里程（mpg），是一个在数据挖掘领域内广为人知的数据集之一。该数据集中包含了1970年代中期至1980年代早期期间的各种车型信息，包括气缸数、排量、马力及重量等特征属性。通过此数据集的学习，用户可以掌握使用Weka进行回归分析的方法，并识别影响汽车燃油效率的关键因素以及构建预测模型。“SimpleKMeans”聚类算法可用于发现不同类型的车辆；“Regression Trees”或“Random Forests”则适用于建立预测模型。 houses.arff 数据集与房地产相关，通常用于房价预测及其他房屋属性的分析。该数据集中可能包括卧室数量、浴室数量、地理位置及房屋面积等特征属性。利用Weka工具可以对这些属性进行预处理工作，例如缺失值填充和异常检测，并运用分类或回归算法来理解影响房价的关键因素。“Naive Bayes”是一种常见的分类方法，适用于探索不同属性之间的关联性；“Linear Regression”则用于构建线性模型以预测房屋价格。 在Weka中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括了数据清洗（如去除重复值、填充缺失值）、转换（例如将分类变量编码为数值）以及规范化等操作。“RemoveUseless”工具可以删除无用的属性，“ReplaceMissingValues”可用于处理缺失的数据点；“Normalize”功能则执行标准化或归一化。 在进行特征选择时，Weka提供了多种方法以找出对目标变量影响最大的那些属性。例如AttributeSelection组件中的Ranker（基于重要性排序）和BestFirst（基于递归特征消除）等算法可以帮助用户识别关键的预测因子。 模型评估同样是整个数据挖掘流程中不可或缺的一部分。Weka配备了各种评估工具，如CrossValidation进行交叉验证，“Evaluation”类可以计算预测误差、精度及召回率等多种性能指标。在训练阶段，通过调参优化模型的表现也十分重要，例如使用GridSearch执行参数网格搜索以找到最佳配置。 该压缩包中的两个数据集提供了经典的数据挖掘案例研究机会，非常适合初学者学习和实践Weka工具的应用流程——从加载原始数据、预处理到特征工程、构建及评估预测模型。通过这两个实例的学习，用户可以深入了解基本的数据挖掘步骤，并掌握使用Weka进行数据分析的能力，为未来的复杂项目奠定坚实的基础。
     
  • Abalone数据集.rar（数据挖掘 数据集）
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    Abalone数据集.rar包含用于数据挖掘研究和教学目的的阿伯洛奈（鲍鱼）数据集。此数据集有助于预测鲍鱼的年龄，促进机器学习模型开发与评估。 Abalone Data Set.rar（数据挖掘 数据集）
     
  • SPSS数据集的数据挖掘
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    本简介聚焦于使用SPSS软件进行数据挖掘的技术与方法，涵盖数据预处理、模式识别及结果解释等环节，旨在帮助用户深入探索和分析复杂数据集。 在数据挖掘中，很多数据集都是在外文网站上才能找到。现在我提供一个中文的、较为简单的多重线性回归数据集。
     
  • 数据挖掘算法合集_Apriori_c4.5_python_数据挖掘_算法
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    本资料合集涵盖了Apriori和C4.5两种经典的数据挖掘算法，并提供了Python实现代码，适合学习与实践。 apriori、ID3、C4.5、FP树等算法的Python实现。
     
  • 数据挖掘 数据挖掘技术
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    简介：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的技术，利用统计、机器学习等方法进行数据分析，帮助企业发现潜在商机。 数据挖掘作为信息技术领域的一个热门话题，是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段。它融合了统计学、人工智能、数据库管理及机器学习等多个学科的知识，旨在揭示隐藏在数据背后的模式、趋势与关联性，并帮助企业和组织做出更加明智的决策。 随着互联网和物联网等技术的发展，在大数据时代背景下，数据挖掘的重要性愈发突出。我们生活中的各种行为和事件都在产生大量的数据。虽然这些数据包含丰富的信息，但如果未经处理，则仅仅是无意义的数据集合。因此，数据挖掘的目标是将这些“暗物质”转化为可理解且可用的知识。 通常情况下，数据挖掘的过程包括五个主要步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。首先需要明确具体的业务目标，并了解要解决的问题；其次，在数据理解阶段通过探索性数据分析（EDA）来认识数据的特征与质量；在关键的数据准备阶段，则需进行诸如清洗、集成及转换等操作，以确保用于模型训练的数据具有高质量；接着在建模阶段选择合适的算法如分类、聚类或预测模型，并构建相应的数据模型。最后，在验证和评估模型性能的基础上确定其实际应用的有效性。 常见的几种方法包括： 1. 分类：通过使用决策树、随机森林和支持向量机等算法训练一个能够根据输入特征将数据归入预定义类别中的模型。 2. 聚类：这是一种无监督学习的方法，旨在发现数据的自然分组结构，如K-means和层次聚类技术。 3. 关联规则学习：寻找项集之间的频繁模式，例如“啤酒与尿布”的案例中所使用的Apriori算法及FP-growth算法。 4. 回归分析：预测连续变量值的方法包括线性回归、逻辑回归等。 5. 预测建模：用于预测未来的趋势如时间序列分析和神经网络。 数据挖掘的应用广泛，涉及到市场分析、金融风险评估、医疗健康领域以及社交媒体与推荐系统等多个方面。通过有效的数据挖掘手段，企业可以优化运营流程提高销售额改进产品设计甚至对未来发展做出准确的预判。 此外，在实际操作中还存在许多支持数据挖掘工作的工具和平台如R语言Python中的Pandas及Scikit-learn库开源框架Apache Hadoop和Spark以及商业软件SAS SPSS等。这些都为实现高效的数据分析提供了强有力的支撑。 总之，作为现代信息技术不可或缺的一部分，数据挖掘通过深入解析大量信息为企业和个人带来了前所未有的洞察力并推动了科技和社会的进步。随着技术持续发展其未来将更加广阔且潜力无限等待着进一步的探索与开发。
     
  • 纽约市出租车费用预测数据集
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    本数据集包含纽约市出租车详尽的行程记录，涵盖出发地、目的地及相应费用信息，旨在帮助用户准确预测出租车出行成本。 纽约市出租车票价预测的数据集包含8个字段：键（key）、票价金额（fare amount）、接送日期时间（pickup datetime）、接送经度（pickup longitude）、接送纬度（pickup latitude）、下车经度（dropoff longitude）、下车纬度（dropoff latitude）和乘客数量（passenger count）。