送餐数据CSV文件（含45593条记录）【500010077】

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文件类型：ZIP

简介：
此文件包含45,593条餐饮配送数据记录。每条记录详尽描述了一次订单信息，适用于数据分析、机器学习模型训练等场景。文件格式为CSV。送餐是一种快递服务，其中餐厅、商店或独立的送餐公司向客户运送食物。订单通常通过餐厅或杂货店的网站或移动应用程序，或者通过食品订购平台进行预订。配送物品可能包括主菜、配菜、饮料和甜点等，有时也会包含一些杂货商品，这些都会被装在盒子或袋子里交付给顾客。送餐员一般使用汽车送货上门，在家庭与餐厅距离较近的大城市中，则可能会选择自行车或者电动滑板车进行配送。数据集包括三个文件： `train.csv`：训练集，含45593条记录供模型训练。 `test.csv`：测试集，包含11399条待预测的数据。 `Sample_Submission.csv`：提交示例。

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送餐数据CSV文件（含45593条记录）【500010077】

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此文件包含45,593条餐饮配送数据记录。每条记录详尽描述了一次订单信息，适用于数据分析、机器学习模型训练等场景。文件格式为CSV。送餐是一种快递服务，其中餐厅、商店或独立的送餐公司向客户运送食物。订单通常通过餐厅或杂货店的网站或移动应用程序，或者通过食品订购平台进行预订。配送物品可能包括主菜、配菜、饮料和甜点等，有时也会包含一些杂货商品，这些都会被装在盒子或袋子里交付给顾客。送餐员一般使用汽车送货上门，在家庭与餐厅距离较近的大城市中，则可能会选择自行车或者电动滑板车进行配送。数据集包括三个文件： `train.csv`：训练集，含45593条记录供模型训练。 `test.csv`：测试集，包含11399条待预测的数据。 `Sample_Submission.csv`：提交示例。

上海餐饮数据CSV含9W+条记录

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本数据库包含超过九万条有关上海市餐饮行业的详细记录，内容涵盖店铺信息、菜品评价及消费者反馈等多维度数据。适合市场分析与商业决策参考。上海餐饮数据集包含9万多条记录的CSV文件，提供了丰富的信息用于分析上海餐饮行业的状况。该数据集可能包括以下核心字段： 1. **商户名称**：识别各个餐饮商家的独特标识。 2. **地址**：餐厅的具体位置，可用于研究分布规律或热门商圈。 3. **电话**：方便联系商家或获取更多信息。 4. **营业时间**：了解商家的运营模式和时间规律。 5. **人均消费**：反映餐厅的价格水平，可分析消费者的消费习惯和市场定位。 6. **评分**：消费者的评价，可以反映商家的服务质量和菜品质量。 7. **评论数量**：体现餐厅的受欢迎程度和口碑传播。 8. **菜系**：揭示了餐饮市场的多样化和地域特色。 9. **标签**：可能包括特色菜品、优惠活动等，有助于定位和推广。 10. **经纬度**：地理坐标，可进行地图上的可视化分析。通过这些数据，我们可以进行以下多方面的分析： - **市场趋势**：分析各菜系的受欢迎程度，了解餐饮行业的主流趋势。 - **空间分布**：利用经纬度绘制热力图，研究餐饮店在城市中的分布特点，如是否集中在商业区、居民区等。 - **消费水平**：探究不同区域、菜系的人均消费差异，为消费者提供选择参考，也为商家调整定价策略提供依据。 - **时间模式**：分析营业时间与评分、评论数量的关系，理解消费者的用餐习惯。 - **用户行为**：高评分和评论数量可能意味着良好的用户体验，可挖掘顾客满意度的决定因素。 - **商圈竞争力**：对比同一商圈内不同餐厅的表现，揭示竞争格局。 - **营销策略**：根据标签数据，分析哪些特色或促销更受消费者欢迎，指导商家制定营销策略。此外，还可以结合其他公开数据，如人口统计数据、交通信息等进行深度挖掘和综合分析。例如可以研究人口密度对餐饮需求的影响以及交通便利性对餐厅选址的考量。这个数据集不仅为学术研究提供了宝贵的资料，也是商业智能、市场调研和政策制定的重要工具。通过有效的数据分析，我们可以洞察餐饮市场的潜在机会，优化运营，提升服务质量，并预测未来的行业动态。

水质安全性数据集 CSV 文件含7K+条记录

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本数据集包含超过7,000条水质安全相关记录，以CSV格式存储，涵盖多种关键指标，为研究和分析提供了详实的数据支持。本数据集是一个全面的水质分析数据库，包含7999条模拟记录的数据。该数据集涵盖了多种化学物质浓度测量值，例如铝、氨、砷、钡和镉等，并且每种化学物质都设定了安全阈值。这些化学物质在实际水源中的浓度受到环境污染、工业排放及自然矿物质含量等多种因素的影响。此外，数据集中还包括一个“是否安全”的分类变量，用于指示水样是否符合人类消费的安全标准。这一字段的判定依据是各化学物质的实际浓度与它们各自的安全阈值进行对比的结果。该数据集虽然是基于模拟生成的数据，但其设计参考了实际应用情况，在此之上可以开展包括但不限于数据预处理、特征工程、模型构建和评估等多方面的研究工作。通过对这些探索性分析所得出的结论，有助于深入理解水质安全与公共卫生之间的关系，并为相关领域提供有价值的参考资料。

疾病与症状记录的CSV数据集（含5000+条目）

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本数据集包含了超过5000个条目的疾病及相应症状信息，以CSV格式存储，便于研究人员和开发者进行医疗数据分析、模式识别以及辅助诊断工具开发。该数据集包含800多种独特的疾病和600种不同的症状。每一种疾病都关联着不同数量的症状，如果某疾病的症状较少，则相关字段会留空。整个数据集中共有18列信息。

糖尿病数据集CSV格式含770条记录（Diabetes Dataset）

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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）

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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。

食源性疾病数据记录CSV（19119条）【500010069】

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本数据集包含19119条关于食源性疾病的详细记录，以CSV格式存储。这些记录提供了病患症状、发病时间及可能的致病食物等信息，旨在研究和预防食品相关疾病的发生。【500010069】食源性疾病数据集包含了与食用受污染食品引发的疾病相关的信息集合。该数据集涵盖了各种食源性疾病、其病原体、受影响的人群以及地理位置等因素。它是研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者了解食源性疾病的流行趋势、模式及影响的重要资源。

近十年飞机航班数据集（CSV格式，含1.5万条记录）

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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

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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。