美国 2010-2015 年人口普查数据集，是个蛮靠谱的练手资源，不仅体量够大，结构也比较清晰，适合用来练大数据、数据可视化，甚至机器学习建模。你可以拿它配合 Hadoop、Pandas 或 Tableau 玩一圈，实操体验还挺丰富。

数据的维度比较全，从年龄、收入到住房状态、移民背景，全都囊括了，细到州、县甚至更小的单位都能看。像你要某地区的收入分布、教育水平，或者城市化趋势，数据直接能上手。

文件格式多是CSV、Excel，有的也会有SQL版，导入MongoDB或者直接跑Python脚本都顺。想用MapReduce也 OK，对初学 Hadoop 的你来说，不会太难。

我之前用Pandas预了一波，像dropna()、fillna()这种操作，缺失值超快。再用matplotlib或者seaborn画图，趋势一目了然。响应也快，代码也简单。

可视化的话，Tableau 和 Power BI 都不错，几分钟就能整出一张热力图。尤其适合想做社会研究或报告展示的你，不用写太多代码，拖拖拽拽就搞定。

如果你感兴趣，还可以试试用KMeans聚类，看哪些地区人群特征接近。或者用关联规则玩点推荐系统的小实验，也挺有意思。

另外，数据源链接我也帮你找好了，像MongoDB 导入示例、Python 例子这些，都比较实用，建议收藏一下。

如果你想系统练习Hadoop生态，像Hive、Pig也可以跟上，不会太难，上手之后千行万行数据都不在话下。

，这份数据量够、格式全、可操作性强，拿它练数据、数据挖掘、甚至出一篇论文都没问题。如果你刚好在找一个靠谱的数据集，不妨试试看。