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Crunchbase独角兽详情数据集
该数据集基于 Crunchbase 独角兽和新兴独角兽名单。 独角兽数据集包括投资后估值 10 亿美元或以上的私人独角兽公司,基于 Crunchbase 数据。 根据 Crunchbase 的数据,新兴独角兽包括估值 5 亿美元或以上但低于 10 亿美元的私营公司。 -
全球财富500 强企业数据集2024
该数据集提供了对 2024 年财富全球 500 强公司的详细见解。它包括排名、公司名称、收入、收入变化百分比、利润、资产、利润变化百分比和员工人数等重要指标。 这一丰富的数据集让我们得以一窥全球商业格局的演变,突显出企业如何适应新兴挑战和机遇。分析师可以利用这些数据来分析企业战略、确定增长领域,并根据历史表现预测市场趋势。... -
Techstars扶持公司数据集
该数据集包含已获全球最知名的创业加速器之一Techstars接纳和支持的公司的详细信息。它提供了这些公司的全面概述,使其成为风险投资 (VC) 投资者、创业公司创始人和创新生态系统参与者的宝贵资源。 -
MLB 季后赛逐球数据2024
来自 Statcast 的 2024 年 MLB(美国职业棒球大联盟)季后赛的逐球数据,随着 2024 年季后赛的进展每天更新。 Statcast 技术的演变始于 2006 年的 PITCHf/x,这是一个使用固定摄像机跟踪美国职业棒球大联盟每个投球轨迹、速度和位置的开创性系统。2015 年,Statcast 作为升级版推出,将 TrackMan... -
NVDA 股票数据集2024-9-分钟
财务数据是使用 yfinance 库获取的。情绪数据是通过抓取 Yahoo Finance 收集的,分数由 finBERT 提供。新闻每分钟抓取一次,时间为东部时间。程序停止抓取时发布的任何新闻文章都会在程序重新启动时添加,此时仍处于第二天上午 6:00 的市场营业时间之前。收盘价列应该是模型中的目标变量。 -
以太坊历史数据集2018-2024
以太坊由 Vitalik Buterin 于 2015 年推出,是一个去中心化的区块链平台,支持智能合约和去中心化应用程序 (dApps)。它引入了其原生加密货币以太币 (ETH),为其网络提供动力。以太坊的创新技术推动了显著增长,使其成为去中心化金融 (DeFi) 和 NFT 的基础。 该数据集的历史以太坊价格包括 2018 年 9 月 4 日至... -
多种健身锻炼数据集
该数据集提供了 50 种旨在促进整体健康和健身的各种锻炼的详细信息。它包括适合初学者到高级健身爱好者的各种活动,针对不同的肌肉群和健身目标。这些数据可用于个人健身计划、锻炼应用开发或健康和运动科学的数据分析项目。 锻炼名称:锻炼的通用名称。 类型:字符串 描述:数据集中每个锻炼的唯一标识符。 组数:建议练习的组数。 类型:整数... -
萨默维尔市自行车行人数据
数据用途简介:该数据集为了解萨默维尔市居民的骑行和步行行为提供了重要的数据支持。 城市规划者和交通工程师可以利用这些数据分析交通流量,规划更安全、高效的非机动车和行人通道。研究人员可以研究出行模式的变化,评估外部因素(如天气、施工)对出行的影响,为政策制定和基础设施投资提供科学依据。此外,该数据还有助于环境和公共健康领域的研究,促进城市的可持续发展。 -
纽约市出租车区域数据
数据用途简介:该数据集为研究纽约市绿牌出租车的运营状况提供了丰富的信息,适用于多种分析和应用场景。 研究人员和数据分析师可以利用这些数据进行交通流量分析、乘客行为研究、费用结构优化等。此外,城市规划者可以基于数据优化交通管理策略,提升公共交通服务质量。对于数据科学领域,数据集是构建预测模型、进行机器学习实验和开发智能交通系统的理想资源。 -
纽约市安全快递柜位置数据
数据用途简介,该数据集可用于多方面的分析和研究,包括城市公共设施布局优化、物流配送路径规划、社区服务需求分析和数据可视化展示。 通过对储物柜位置和相关行政区划信息的分析,城市规划者和公共设施管理者可以更好地理解储物柜的分布情况,制定更加科学和合理的管理策略。此外,物流公司和社区服务提供者可以利用该数据提升包裹配送和居民服务的效率和质量。 -
纽约绿牌出租车数据统计
数据用途简介:评估绿牌出租车的乘客流量和运营效率,识别高需求时段和区域。 分析不同费率类型对乘客选择的影响,优化定价策略。 研究支付方式的使用趋势,推动数字支付的普及。 了解乘客数量与行程距离的关系,优化车辆配置和服务范围。 支持绿色交通政策的制定,促进环保出行方式的发展。 -
纽约地铁路线数据统计
数据用途简介,该数据集可用于多种应用场景,包括但不限于地理信息系统(GIS)中的地图绘制和空间分析、交通规划中的地铁线路优化、数据可视化中的地铁网络展示,以及城市发展和公共交通研究中的基础数据支持。 通过分析地铁线路的几何路径和长度,城市规划者和交通管理者可以更好地理解地铁网络的覆盖范围和运营效率,从而制定更有效的交通和城市发展策略。 -
纽约大都会运输署颜色数据集
数据用途简介,该数据集可用于分析和应用MTA各项服务的颜色编码,帮助品牌管理和图形设计师确保视觉一致性,支持交通规划者优化交通指示系统的颜色使用,提高乘客的识别和导航效率。 此外,开发者和数据分析师可以利用该数据集进行交通系统的可视化展示,增强数据的可读性和可理解性。无障碍设计师也可参考该数据集,确保颜色选择符合视觉可访问性标准,提升所有乘客的使用体验。 -
美国芝加哥交通拥堵数据
数据用途简介,该数据集可用于分析芝加哥主要街道的交通拥堵趋势,帮助交通管理部门优化交通流量,支持城市规划者进行基础设施决策,并为公共交通系统的优化提供数据支持。 此外,研究人员和开发者可以利用该数据集进行交通模式分析和相关应用的开发。 -
美国月度交通方式时间序列与安全安保数据集
数据用途简介该数据集主要用于分析和理解公共交通方式的运营模式及其安全与安保状况。 通过详细的事故、死亡和受伤数据,研究人员和决策者可以评估不同交通方式的风险,制定有效的安全策略,提升公共交通系统的安全性和可靠性。此外,数据的时间序列特性有助于识别趋势和模式,为长期规划和应急响应提供科学依据。 -
美国试点车辆与基础设施传感器数据统计
数据用途简介,《按距离划分的美国出行趋势数据集》为交通分析师、政策制定者、城市规划师、数据科学家及学术研究人员提供了详尽的出行数据。通过对不同层级(国家、州、县)和距离范围内的出行情况进行分析,用户可以识别出行模式和趋势,评估交通资源的分配和利用效率,制定和优化交通政策与基础设施规划。... -
美国人口离家后停留超过10分钟的数据统计
数据用途简介,《按距离划分的美国出行趋势数据集》为交通分析师、政策制定者、城市规划师、数据科学家及学术研究人员提供了详尽的出行数据。通过对不同层级(国家、州、县)和距离范围内的出行情况进行分析,用户可以识别出行模式和趋势,评估交通资源的分配和利用效率,制定和优化交通政策与基础设施规划。... -
美国轻型汽车排放量统计数据
数据用途简介,《美国环保局汽车趋势报告: 温室气体排放、燃料经济性和技术自1975年以来数据集》为能源分析师、政策制定者、汽车制造商、环境研究人员、数据科学家及学术研究人员提供了详尽的汽车温室气体排放和燃油经济性数据。... -
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美国纽约大都会运输署每日交通乘客量数据2020
数据用途简介,《MTA每日乘客量数据集(自2020年起)》为交通分析师、城市规划师、政策制定者、数据科学家及学术研究人员提供了详尽的公共交通乘客量和交通流量估计数据。通过对地铁、公交车、铁路、辅助乘车服务及桥梁和隧道等多种交通方式的乘客量进行每日跟踪和分析,用户可以识别出交通系统的恢复趋势、评估不同交通方式的运营效率,并制定优化公共交通服务的策略。...