2019-19 NBA Season.csv 数据集

这是 kddcup2005 数据集，可用于机器学习研究。

orange_juice_withmissing.csv 是 ISLR 包中橙汁数据的修改版本，用于预测顾客购买的橙汁品牌（柑橘山或美汁源）。 该数据集包含 1070 行和 18 列，涵盖客户和产品特征等预测变量。响应变量 'purche' 的值为 'ch'（柑橘山）或 'mm'（美汁源）。 该数据集常用于博客文章和 Caret 包的练习中。Caret（Classification And REgression Training）包集成了模型开发的所有相关步骤。

Hive 函数的实例数据挺难找的，Hive 函数实例数据 The-NBA-Championship.txt就比较实用，尤其是你想结合真实业务场景来练习的话。嗯，内容是基于 NBA 总冠军相关数据的，用来测试各种 Hive 函数合适，像row_number()、rank()这些开窗函数，用它跑一跑效果直观多了。 从命名上看，文件原本是Hive 函数实例数据 The_NBA_Championship.txt，有人会纠结这两个下划线和中划线的区别，其实没啥大影响，路径里统一就行。 搭配一些参考资料用起来更爽，比如Hive 开窗函数示例与应用这个，挺适合和这个 NBA 数据一起练。还有Hive 函数参

美国风暴事件的详细数据，时间跨度从 1952 年到 2019 年，数据量可不小。文件名叫StormEvents_details_1952-2019.csv.7z，压缩包挺紧凑的，解压完是一份超长 CSV，里面字段还挺丰富，从风暴的类型到伤亡情况全都有。 像EVENT_TYPE这种字段就蛮实用的，飓风、龙卷风、冰雹这些全分类清楚了。如果你要做个风暴影响趋势图，直接拿BEGIN和END字段就能搞定时间轴。 地理位置也标得比较细，STATE和COUNTRY字段组合着用，做个热力图完全没问题。哦对，PROPERTY_DAMAGE和CROP_DAMAGE也有，一下财产损失分布，那画出来的数据图看着就有说

IP 地址的地理位置数据集，对数据或者网络安全这块感兴趣的你，会挺喜欢的。2016 年 7 月的版本，虽然有点旧，但当做历史对比、趋势研究，还是蛮有价值的。格式是CSV，用起来比较方便，用pandas一加载就能。 里面的IPmark.csv文件，估计是核心内容。每行应该都有 IP、国家、城市这些字段，结构清晰，起来也不麻烦。如果你用 Python，直接read_csv()拉进来，再做些清洗，基本就能跑起来。 用这个数据干嘛？比如统计不同国家 IP 分布，做广告定向，用户访问地，甚至安全审计都可以。有需求的，你也可以结合folium或matplotlib来做地理分布可视化，直观又炫。 不过注意哈

文件"IP_201909.rar"暗示了这是一个包含2019年9月关于IP地址归属地信息的压缩文件。描述提到数据以CSV（Comma Separated Values）格式存储，这是一种常见的表格数据存储格式，易于读取和处理。这种文件可以用文本编辑器打开，同时也能直接导入数据库管理系统，比如MySQL，这是标签中提到的一个关键词。 CSV文件是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于数据导入和导出。每个记录由一系列字段组成，字段之间用逗号分隔。在"IP_201909.csv"这个例子中，我们可以预期数据包含多个IP地址及其对应的归属地信息，可能包括国家、地区、城市、运营商等详细信息。这样的数据对于网

美国风暴事件数据的地理记录，真的挺适合做数据可视化或者空间的。StormEvents_locations-1995_2019.csv.zip这个包里有三个子文件，时间跨度从 1996 到 2019，数据量 30 万条，能用来做不少有意思的图表，比如风暴频率热力图、极端天气趋势线啥的。 每条记录都带有位置信息，像州名、县名、甚至精确到经纬度，用Leaflet、Mapbox或者D3.js这些库来做互动地图都挺合适。数据的话，推荐先用Pandas做预，清洗完了再扔给前端展示，效果更稳定。 像 2000-2009 和 2010-2019 这两段数据，还蛮适合做对比的。你可以看看是不是风暴越来越频繁，或

这份数据集包含从2014年到2018年期间收集的全国空气质量数据，记录了时间、城市、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3以及主要污染物等信息，总计55万条记录。数据集适用于研究空气质量变化趋势及相关环境研究。

这份 2017 年中国综合社会调查（CGSS）的数据资源，适合用作数据或编程练习。数据格式是csv，简单易用，适合各种数据和任务。你可以直接从官网（官网）下载，数据不仅包含社会调查的各类信息，还可以轻松导入到Python或R进行。需要注意的是，这份数据只供学习与研究使用，严禁商用哦。对于数据新人来说，真的是一个挺好的练习资源，拿来做数据清洗、可视化等都挺合适。如果你想要用这份数据做一些更深的，可以参考一些工具，比如MySQL、PLSQL等，它们和这份数据也挺配的。别忘了，数据集本身包含了多社会指标，能为你丰富的维度，挺不错的。