副业数据集2018-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：副业,兼职,收入来源,行业趋势,地域兴趣,时间兴趣,相关查询,相关主题
数据概述：
本数据集收录了2018年至2023年间各种副业或个人在主业之外的创收方式的完整记录。数据集包括多个文件和文件夹，分别记录了不同副业的详细信息，包括兴趣水平、时间趋势、相关查询和相关主题等。数据结构有助于研究者和从业者更好地理解副业市场的动态变化和潜在机会。
数据用途概述：
该数据集适用于行业趋势分析、区域市场研究、收入模式探索等多种场景。研究者可以通过数据分析了解副业市场的历史变迁；从业者可以利用数据识别潜在的创收机会；政策制定者可以基于数据评估支持副业发展的政策有效性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解副业市场的动态发展规律。
举例：
1. 文件 hustles.txt 包含了各种副业的具体列表，每个副业可能单独占一行。
2. 文件 main.py 是一个Python脚本，用于下载数据，通过网络爬虫从源网站抓取信息并保存到数据集中。
3. 文件夹 data 包含了“side_hustles”数据集的主要数据。
4. 文件夹 interest_by_region 包含了每个副业在不同地区的兴趣水平或流行度数据。
5. 文件夹 interest_over_time 包含了每个副业随时间变化的兴趣水平或流行度数据。
6. 文件 related_queries 包含了与特定副业相关的查询或搜索词列表，这些查询可能代表人们在寻找与该副业相关信息或资源时输入的搜索词。
7. 文件 related_topic 包含了与特定副业相关的主题或概念信息，可能提供了额外的见解、背景知识或与该副业行业或细分市场相关的详细信息。
附加信息：
相关主题：用户搜索特定术语时也搜索了这些主题。可以通过以下指标查看：
- Top：最流行的课题，评分采用相对比例，其中100表示最常搜索的主题，50表示比最流行主题搜索频率低一半的主题，以此类推。
- Rising：比上次时间周期搜索频率增长最大的相关主题。标记为“Breakout”的结果出现了巨大增长，可能是由于这些主题是新出现的，之前几乎没有搜索记录。
这些信息来源于Google Trends网站。每个主题包含“Link”和“topic_mid”，分别为该主题的路径和唯一标识符。
