Nerlove时间序列数据集

该数据集包含用于时间序列数据建模的案例数据。

在数据可视化的过程中，Pandas时间序列提供了动态绘图、重采样以及自相关图、偏相关图等多种高级操作选项。

亚马逊股票的历史数据集，结构清晰，字段也挺全，做时间序列刚刚好。数据时间跨度长，格式是YY-MM-DD那种，起来不麻烦。像开盘价、最高价、最低价、收盘价这些都有，连adjusted close和交易量都给你配齐了。 数据是时间序列的结构，用来练手ARIMA、Prophet或者搞点LSTM啥的挺合适。适合你刚想入门股票预测，或者想试试新模型跑效果的时候。 字段得比较详细，比如adjusted close就考虑了拆股和分红，用来画图或者建模都靠谱。你只要先用pandas读进来，df.head()一看就明白。 如果你想深入研究，不妨看看下面几个链接。比如那个用ARIMA建模的例子，还有Cassand

时间序列的聚类算法应用真的是一个挺有意思的方向。尤其是你要那种每分钟、每小时、每天都有数据变动的项目时，用上这些聚类方法，多隐藏模式就能跑出来了。对比传统的表格数据，时间序列多了个“顺序”的事儿，所以聚类思路上也得跟着变点玩法。

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B

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。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。