数据集 - 海数据

公司详情数据集

2025年4月15日

公司详情数据集数据来源：互联网公开数据标签：公司,行业,薪资,回归模型,数据清洗,实践练习数据概述：本数据集包含了多家公司提供的职位详情信息，包括其所处的行业领域及相应的薪资水平。数据集涵盖了多个行业的职位信息，旨在为用户提供一个练习和改进数据清洗技能的平台，同时也适合用于回归模型的构建和训练。数据用途概述：...

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多标签分类器应用数据集1963-2021

2025年4月15日

多标签分类器应用数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据标签：多标签分类,应用描述,应用类别,数据集,分类模型,机器学习数据概述：...

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SPIKE-QA问答数据集

2025年4月15日

SPIKE-QA问答数据集数据来源：互联网公开数据标签：问答数据集,GPT4o-small,零样本学习,基础科学,复杂问题,日常聊天,Excel,CSV 数据概述： SPIKE-...

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西班牙语有毒评论分析数据集

2025年4月15日

西班牙语有毒评论分析数据集数据来源：互联网公开数据标签：有毒评论,文本分析,自然语言处理,机器学习,多语言数据,情感分析,社交媒体分析数据概述：本数据集由两个原始数据集合并并翻译成西班牙语而成。第一个数据集来自Kaggle的Jigsaw有毒评论分类挑战赛，包含标记为有毒或非有毒的英语评论。第二个数据集来自PAN 21...

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模拟排序测试数据集

2025年4月15日

模拟排序测试数据集数据来源：互联网公开数据标签：测试数据,排序算法,随机生成,假数据,用户信息数据概述：...

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Fitbit用户健身数据分析数据集-个人活动监测-时间跨度未知

2025年4月15日

Fitbit用户健身数据分析数据集-个人活动监测-时间跨度未知数据来源：互联网公开数据标签：Fitbit,健身数据,用户行为,活动监测,步数,心率,睡眠,健康,数据分析数据概述：...

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德国虚构公司数据集

2025年4月15日

德国虚构公司数据集数据来源：互联网公开数据标签：虚构公司,德国,公司名称,法律形式,街道名称,邮政编码,地理位置数据概述：本数据集包含2,000家虚构公司的信息，每家公司都有常见的公司名称、法律形式、街道名称以及对应的邮政编码和所在城市。该数据集由数据研究者创建，最初用于生成虚假的求职申请，其中需要插入虚构的公司信息以充实简历内容。...

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数据字典1

2025年4月15日

数据字典1 数据来源：互联网公开数据标签：数据字典,信息采样,数据定义,字段说明,数据标准,术语解释,数据管理数据概述：本数据集包含了一套详尽的数据字典信息，涵盖了多个数据集或数据源中的字段定义、数据类型、数据范围、有效值、描述信息等关键要素。数据字典为数据使用者提供了理解和解释数据的基础，确保数据的一致性和准确性。数据用途概述：...

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心脏疾病欠采样数据集

2025年4月15日

心脏疾病欠采样数据集数据来源：互联网公开数据标签：心脏疾病,欠采样,近邻算法,数据不平衡,机器学习模型,统计分析,假设检验数据概述：...

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巴基斯坦医生数据集

2025年4月15日

巴基斯坦医生数据集数据来源：互联网公开数据标签：医生,巴基斯坦,医疗保健,专业人员,专科医生,地理位置,医疗费用数据概述：巴基斯坦医生数据集提供了该国医疗专业人员的详细概况，涵盖了各种专科医生在不同地点的信息。数据集包括医生的姓名、职称、专科领域、执业地点及咨询费用等关键信息，为寻求医疗服务的患者提供了识别合格医生的重要资源。数据用途概述：...

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分区行政区划数据集

2025年4月15日

分区行政区划数据集数据来源：互联网公开数据标签：行政区划,分区,城市,国家,数据清理,Guftugu Publication,巴基斯坦,国际国家数据概述：本数据集用于清理Guftugu...

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机器故障数据集

2025年4月15日

机器故障数据集数据来源：互联网公开数据标签：机器故障,预测分析,工业维护,传感器数据,机器学习,异常检测数据概述：本数据集包含轻量级的机器故障记录，涵盖了58个未命名的机器参数，以及一个二进制值用于指示机器是否发生故障。该数据集为研究机器故障预测和维护提供了基础信息。数据用途概述：...

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肥胖数据分析数据集

2025年4月15日

肥胖数据分析数据集数据来源：互联网公开数据标签：肥胖,饮食习惯,身体状况,机器学习,特征工程,健康数据,数据预处理数据概述：本数据集基于UCI Estimation of Obesity Levels Based on Eating Habits and Physical Condition数据集整理而成，包含3个文件： 1....

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初学者数据抓取练习数据集

2025年4月15日

初学者数据抓取练习数据集数据集说明：本数据集由作者在学习过程中构建，目的是实践如何从 Kaggle、FRED（Federal Reserve Economic Data）以及其他网站抓取和整理数据。该数据集作为编码初学者的练习成果，可能包含多个来源的样例数据，用于探索数据抓取、API使用、数据清洗与整理等技能。...