热门Kaggle数据集分析数据集-2021年1月-abeeralzuhair2020
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,数据集,机器学习,数据分析,数据科学,教育,预测模型
数据概述：
本数据集收录了2021年1月30日从Kaggle网站收集的5717个数据集的详细信息，每个数据集包含15个特征字段。这些数据集涵盖了Kaggle平台上各种主题和用途的数据集，适合用于数据科学项目的研究和分析。
数据集的字段包括：
- title：数据集名称
- usability：数据集的可用性评分（由Kaggle用户评分）
- num_of_files：与数据集关联的文件数量
- types_of_files：与数据集关联的文件类型
- files_size：数据集文件的大小
- vote_counts：数据集查看者的总投票数
- medal：根据投票数授予的奖牌（排除新手投票），[铜牌 = 5票, 银牌 = 20票, 金牌 = 50票]
- url_reference：数据集在Kaggle上的页面链接
- keywords：与数据集关联的主题标签
- num_of_columns：数据集中的特征数量
- views：数据集的浏览次数
- downloads：数据集的下载次数
- download_per_view：下载与浏览次数的比率
- date_created：数据集的创建日期
- last_updated：数据集的最后更新日期
数据来源于Kaggle平台，原始数据收集日期为2021年1月30日。
数据用途概述：
该数据集适用于数据科学项目、数据分析、机器学习模型训练和预测等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行数据集预测建模，预测新上传数据集的受欢迎程度、投票数、下载数等指标；数据科学家可以分析数据集的使用模式和用户行为；教育机构可以将此数据用于教学案例和项目教学。此外，该数据集还适合用于市场分析和产品优化，帮助平台更好地满足用户需求。
