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BikeShares 数据集.csv

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简介：
BikeShares数据集包含了关于共享单车使用情况的信息，包括骑行次数、时间戳、起点终点位置和天气状况等详细记录，旨在研究城市中共享单车的使用模式和趋势。 北京市2014年至2017年的共享单车数据包括以下字段：时间戳（timestamp）、数量（cnt）、温度T1、温度T2、湿度（hum）、风速（wind_speed）、天气代码（weather_code）、是否节假日（is_holiday）、是否周末（is_weekend）以及季节。

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  • BikeShares 数据集.csv
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    BikeShares数据集包含了关于共享单车使用情况的信息，包括骑行次数、时间戳、起点终点位置和天气状况等详细记录，旨在研究城市中共享单车的使用模式和趋势。 北京市2014年至2017年的共享单车数据包括以下字段：时间戳（timestamp）、数量（cnt）、温度T1、温度T2、湿度（hum）、风速（wind_speed）、天气代码（weather_code）、是否节假日（is_holiday）、是否周末（is_weekend）以及季节。
     
  • Dolphin数据集.csv
    优质
    Dolphin数据集.csv包含有关 dolphin 的详细信息，包括但不限于种类、地理位置、行为特征等数据，用于科学研究和教育目的。 Lusseau等人在新西兰对62只宽吻海豚的生活习性进行了长时间的观察，并发现这些海豚之间的交往呈现出特定模式。他们构建了一个包含62个结点的社会网络，其中有159条边相连。如果两只海豚经常一起活动，则在网络中相应的两个结点之间会有一条边存在。研究数据以CSV文件格式存储。
     
  • titanic_train数据集.csv
    优质
    Titanic_train数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息，包括年龄、性别、船票等级等特征，用于研究乘客的生存情况及其影响因素。 使用Python库实现泰坦尼克号数据集上的逻辑回归模型训练。
     
  • IMDb数据集.CSV
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    IMDb数据集.CSV包含了电影和电视节目的详细信息，包括评分、投票数、演员阵容等，是进行数据分析与机器学习研究的理想资源。 IMDB数据集包含5035部电影的详细信息，包括每部电影的IMDb评分、评分人数、主要导演和演员名单、评论数量、预算及票房收入、类型以及出品年份和国家。
     
  • imdb数据集csv
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    IMDb数据集CSV包含了从互联网电影数据库收集的大量电影和电视剧的信息，如影片名、评分、演员表等，是研究与开发中的宝贵资源。 IMDb数据集CSV包含了从IMDb网站收集的电影和电视节目相关信息。此数据集可用于数据分析、机器学习项目以及研究工作。包含的数据字段有标题、类型、发布年份、评分等，为用户提供了丰富的信息资源来探索和分析影视作品的趋势与特点。
     
  • 房屋数据.csv-数据集
    优质
    《房屋数据.csv》包含了关于房产市场的详细信息，包括价格、面积、位置等关键属性，旨在为研究和分析房地产趋势提供有力的数据支持。 太原理工大学数据可视化作业要求学生完成一系列与数据可视化相关的任务。这些任务旨在帮助学生掌握如何将复杂的数据转化为直观的图表或图形，以便更好地理解和分析数据。通过这项作业，学生们可以提高自己的数据分析能力和视觉传达技巧，在实践中加深对数据科学的理解和应用。
     
  • mtcars 数据集csv文件
    优质
    mtcars数据集源自1974年美国统计学会的一个研究，包含32辆汽车的燃油效率和各类性能参数，常用于教学及建模示例。此CSV文件便于数据分析软件导入使用。 mtcars 数据集可以从以下地址获取：http://forge.scilab.org/index.php/p/rdataset/source/tree/master/csv/datasets/mtcars.csv
     
  • 分类用数据集.csv
    优质
    分类用数据集.csv 是一个包含各类标签和特征的数据集合文件，适用于训练机器学习模型进行分类任务。 这是一个适用于深度学习测试的一维多分类数据集，来源于实际实验场景。该数据集包含247个样本，每个样本有900个特征，并分为9类。此数据集的分类效果良好。
     
  • FER2013数据集 CSV 文件
    优质
    FER2013数据集CSV文件包含了超过35,000张人脸图片的情感标注信息，涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情感状态，用于面部表情识别的研究与开发。 fer2013资源，测试可用。
     
  • world_alcohol数据集（CSV格式）
    优质
    world_alcohol.csv包含全球酒精消费的数据集，记录了1985年至1995年间不同国家和地区的人均酒精消耗量及其主要来源。 在Python数据分析课程中会用到一个名为world_alcohol的数据集。