北京-郑州运输通道旅客出行特征数据集2005

通过分析旅客团体的出行目的，研究人员可深入了解其行为模式。本研究对出行目的进行了分类，为进一步理解和预测旅客团体行为提供了依据。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

这是 kddcup2005 数据集，可用于机器学习研究。

这是一个专为SQL练习设计的数据集，包含广告基本信息和特征数据。

这份数据集包含了 4000 多条北京租房信息，涵盖了房屋的名称、面积、户型、房租等各项详细信息。对于做数据或者房产相关项目的同学来说，真的是一个实用的资源。如果你正在做类似的项目，拿来当做测试数据方便，数据量也挺大的，能够你更好地做性能优化或者测试哦。另外，除了这些租房数据，它还了一些与公交相关的研究资源，比如基于地理位置的公交站点聚类算法、iOS 公交查询模块等等，挺适合想要做交通、智能出行类项目的小伙伴。如果你有类似需求，不妨浏览一下这些链接，里面的资料蛮详细的，适合拓展知识面。，这份资源对于数据或者项目开发来说，还是挺有用的，尤其是在模拟真实环境数据时。使用的时候可以根据具体需求筛选，避

根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？有没有出现从未设想过的数据状态？其中有没有什么明显的规律和趋势？各因素之间有什么样的关联性？通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。本章从数据质量分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索。

提供 SQL SERVER 2005 备份格式的百度地图纠偏数据集，用于校正地图坐标的精度。

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

该数据集包含 PCA 分析的数据。