多元化小型数据集合DiverseSmallDatasetsCollection-mhsn21
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 数据分析, 线性回归, 聚类分析, 市场营销, 财务分析, 文本分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含多个独立的小型数据集，涵盖了不同的应用场景和数据类型。主要特征如下：
时间跨度：各数据集未明确标注时间范围，通常作为静态数据进行分析。
地理范围：数据来源多样，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含从结构化数值数据到文本数据的多种类型，具体包括：
Salary_Data.csv：员工工作经验与薪资数据。
Mall_Customers.csv：商场客户的消费行为数据。
Market_Basket_Optimisation.csv：市场购物篮分析数据。
Power_Plant.csv & Power_Plant_Unseen.csv：发电厂性能数据。
10_Startups_New.csv & 50_Startups.csv：初创企业财务数据。
Social_Network_Ads.csv & Social_Network_Ads_New.csv & Social_Network_Ads_Previous.csv：社交网络广告数据。
iris.csv：鸢尾花数据集。
Position_Salaries.csv：职位与薪资数据。
Wine.csv：葡萄酒化学成分数据。
genes.csv：基因表达数据。
label.csv：类别标签数据。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据读取与处理。
来源信息：数据集来源于公开数据，包括但不限于Kaggle等数据分享平台。已进行初步整理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于机器学习、数据分析和模型训练等多种用途。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习算法的入门与实践，以及不同数据分析方法的比较。
行业应用：可用于市场营销、财务分析、能源领域等，例如客户细分、销售预测、发电效率评估等。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如根据薪资数据进行人力资源管理，或根据客户行为数据制定营销策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解不同数据集的特点，以及如何应用不同的分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同场景下的数据分析方法，以及验证不同模型的有效性，从而提升数据分析与建模能力。
