样本问题数据集SampleProblemsDataset-yashvardhangera
数据来源：互联网公开数据
标签：问题样本，数据集，机器学习，自然语言处理，教育，编程竞赛，算法分析，计算机科学
数据概述：该数据集包含来自编程竞赛和在线学习平台的样本问题数据，记录了各种编程和算法问题的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球各地的编程竞赛和在线学习平台。
数据维度：数据集包括问题的标题，描述，输入输出示例，难度等级，标签（如数据结构，算法类型），来源竞赛或平台等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个编程竞赛和在线学习平台的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习和算法分析等领域的研究和应用，特别是在问题分类，难度评估和自动评分等方面具有重要应用价值。
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：适用于编程问题分类，难度预测等学术研究，如问题特征分析，难度评估方法等。
行业应用：可以为编程竞赛平台，在线学习平台等提供数据支持，特别是在问题生成，自动评分和推荐系统等方面。
决策支持：支持编程问题的分类与难度预测，帮助相关领域制定更好的问题设计与评估策略。
教育和培训：作为计算机科学和编程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解问题分类，难度评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索编程问题的特征与难度评估规律，帮助用户实现问题分类，难度预测和自动评分等目标，促进编程竞赛和在线学习平台的发展。
