Kaggle机器学习与数据科学调查问卷数据清洗增强版数据集-2019年
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,机器学习,数据科学,调查,问卷,数据清洗,用户行为,数据分析,数据集
数据概述：
本数据集是对2019年Kaggle机器学习与数据科学调查问卷原始数据的清洗版本。原始数据包含大量需要清洗才能进行有效分析的信息，尤其对于数据科学新手来说，清洗过程可能较为复杂。本数据集旨在简化数据探索性分析流程，通过对原始数据进行一系列清洗，包括删除“OTHER_TEXT”相关字段、合并多选题结果、整合相同问题下的不同选项等，使数据更易于使用和理解。
数据用途概述：
该数据集适用于数据科学领域的用户行为分析、机器学习趋势研究、行业发展洞察等多种应用场景。用户可以利用此数据集快速进行探索性数据分析，了解全球数据科学领域的现状，包括从业者的背景、技能、工具使用情况、职业发展等。该数据集特别适合数据科学初学者，帮助他们节省数据清洗的时间，专注于数据分析和建模。 此外，该数据集也可用于教育和研究，为相关领域的研究人员提供宝贵的数据资源。
