Kaggle2018年机器学习调查问卷数据集KaggleMachineLearningSurvey2018-jinnies
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 调查数据, 用户画像, 数据分析, 问卷调查, Kaggle, 统计分析, 行业洞察
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台2018年机器学习调查问卷的结构化数据，旨在揭示机器学习领域从业者和学习者的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据主要来源于2018年的调查，反映了当时的行业现状。
地理范围：调查面向全球范围内的Kaggle用户，数据具有国际视野。
数据维度：数据集包含多个维度，如用户所在国家、教育背景、工作经验、使用的机器学习工具和技术，以及对机器学习的看法等。具体字段包括Q1（用户所在国家）、Q3、Q4、Q6、Q10、Q11、Q13、Q23、Q26、Q26_2017等。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_set.csv，方便进行数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的调查结果。数据已进行清洗和整理，便于分析。
该数据集适合用于机器学习领域的用户画像分析、行业趋势研究和技术发展方向探索。
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：适用于机器学习领域的研究，如用户行为分析、技术偏好分析、行业趋势分析等。
行业应用：可以为机器学习相关的企业和机构提供数据支持，用于市场调研、用户画像构建、产品定位和技术发展策略制定。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如教育机构的课程设置、企业的人才招聘和技术选型等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解行业现状和用户行为。
此数据集特别适合用于分析机器学习从业者的背景、技能和偏好，从而深入理解机器学习领域的生态和发展趋势，帮助用户进行数据驱动的决策。
