维基百科2018-2019年网页流量数据集-sandeshbhat
数据来源：互联网公开数据
标签：维基百科,网页流量,时间序列,数据分析,预测,机器学习,多语言,数据科学,ARIMA,Prophet
数据概述：
本数据集包含2018年至2019年间60,000篇维基百科文章在8种不同语言中的日访问量数据。通过对这些数据的研究，可以分析各语言维基百科页面的访问趋势，识别出访问量较大的页面或部分，以及特定页面在特定国家的访问情况。数据集通过每日记录的方式，提供了两年的时间序列数据，便于进行时间序列分析。
数据用途概述：
该数据集适用于网页流量分析、用户行为研究、趋势预测等多个场景。研究者可以利用这些数据进行时间序列预测，如使用ARIMA和Prophet模型进行流量预测。此外，该数据集也适合用于机器学习模型的开发和改进，如使用神经网络模型提高预测准确性。对于数据科学家和研究人员来说，本数据集是一个宝贵的数据资源，可以帮助他们理解和预测维基百科网页的访问模式。
