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水质安全性数据集 CSV 文件含7K+条记录

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简介:
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。

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  • CSV 7K+
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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。
  • 送餐CSV45593)【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。
  • 福岛第一核电站核废CSV1029)【500010045】
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    该数据集包含福岛第一核电站排放废水的详细信息,共有1029条记录。所有数据以CSV格式呈现,便于研究人员和公众深入了解放射性物质浓度等关键指标。编号为【500010045】。 福岛第一核电站核废水数据集是一份包含1029条记录的CSV文件,编号为500010045,专门用于研究和分析2011年福岛核灾难后产生的核废水问题及其对全球环境的影响。这份数据集提供了宝贵的实证资料,帮助科研人员和公众了解核废水排放的具体情况。 CSV(Comma Separated Values)是一种常见的数据存储格式,易于读取、处理和分析。在这个文件中,每一行代表一个独立的数据点,而每列则对应着不同的变量或属性,可能包括但不限于以下关键信息: 1. **时间戳**:记录每条数据的采集日期和时间,用于追踪废水排放的时间序列变化。 2. **地点信息**:如经纬度坐标等,表明测量位置在福岛第一核电站的具体区域或者附近的海域。 3. **放射性物质种类**:例如铯-137、碘-131等,这些是核反应堆泄漏后常见的放射性同位素。 4. **放射性物质浓度**:以贝克勒尔(Bq/L)为单位表示每升水中所含的放射活性量,用于评估污染程度。 5. **废水处理状态**:例如是否经过了初步或深度处理等信息,这关系到废水的安全性和排放标准。 6. **环境参数**:如温度、盐度等数据,可能影响放射性物质的行为和分布。 通过分析这个数据集,我们可以进行以下几方面的研究: 1. **趋势分析**:研究核废水中放射性物质浓度随时间的变化趋势,并评估处理效果及潜在的长期影响。 2. **空间分布**:结合地理位置信息绘制出放射性物质在海洋中的扩散路径和浓度分布图。 3. **风险评估**:计算放射性物质对生态环境和人类健康的潜在威胁,包括对海洋生物的影响以及通过食物链传递的风险等。 4. **比较研究**:与其他核事故(如切尔诺贝利)的数据进行对比分析不同情况下放射性废物处理及环境恢复的差异。 此外该数据集还可用于教育目的帮助学生与公众了解核能技术带来的双重影响,从而提升他们对核安全和环境保护的关注。同时它也为政策制定者提供了重要支持以制定更加严格的核废料管理法规以及国际标准来保护地球生态环境。 福岛第一核电站核废水数据集是一项重要的科学资源对于理解和应对全球范围内的类似问题具有深远的意义。
  • 上海餐饮CSV9W+
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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。
  • 食源疾病CSV(19119)【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。
  • 疾病与症状CSV5000+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CSV格式770(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CSV格式,5万多
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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。
  • 球城市人口(1950-2050),CSV格式(3万多
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    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。