北京短租数据集数据分析素材

汽车市场的好帮手——澳大利亚汽车数据集，信息量挺足的，字段也整理得清晰。像是汽车品牌、燃料类型、发动机容量这些常用字段全都有，做预测模型或者数据可视化都方便。嗯，字段名字都是中文注释，不用再费劲猜字段意思，省心不少。 适合搞汽车价格预测的你，直接上手就能跑模型。比如你要拿公里数和年份去回归，几行代码就能出结果。想在页面里加个品牌分布图，数据也比较干净，起来省事。 我还挺推荐你配合像pandas、matplotlib这些 Python 工具来用，速度快、展示也直观。你要是做前端展示，拉个echarts图表，效果也不错。 哦对了，数据来源稳定，文件格式也规整，用起来比较放心。如果你是做车类 APP

连锁超市的销量数据，字段挺齐全：date、store-id、product-id、category、price、quantity-sold，都在。这种结构干净、好，写 SQL、跑图都挺顺的，基本不用清洗太多。嗯，字段名也没啥奇怪的缩写，直接上手就行。 做商品销售或者想搭 BI 看趋势图，这套数据用起来还不错。你用 Python 的 pandas 或 Power BI，都能快速跑起来。尤其适合做商品热销排行、库存动态、促销效果追踪这些场景。 你要是正好在搞连锁零售相关的系统，比如 C# 的管理后台，推荐你看看这个资源：连锁超市综合管理 C#Access 版，配套上这个数据集蛮顺的。 另外如果你还

疟疾数据集适合做数据和机器学习练习，了全球疟疾病例的数据。你可以找到不同国家和年份的个案数、估计的病例数以及发病率等数据，挺适合做一些可视化和预测模型的实验。最重要的是，这个数据集可以更好地理解全球范围内疟疾的分布和趋势。数据文件包括了如report_numbers.csv、Estimate_Numbers.csv等，你可以方便地拿来做和。 除了疟疾数据集，还推荐你看看其他一些有趣的数据集，比如MovieLens 数据集、MNIST 数据集等，做项目或者练习都合适，尤其是做数据可视化、机器学习的时候。，这个数据集的数据量大，内容丰富，不管是新手还是老手，都能从中学到不少东西。如果你对全球健康、

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

本分析包含：- 房屋数据概览（各区房屋数量、学区房对比等）- 区维度数据对比（总价、单价、房龄等）- 特定问题分析（房屋面积随时间变化、学区房溢价等）

Python数据分析--献金数据适合初学者进行数据分析练习，包含三个数据集：contb_1.csv, contb_2.csv, contb_3.csv。这些数据集可以帮助用户学习和掌握基本的数据处理与分析技能。

轻松短租网数据库SQL脚本涉及创建、管理数据库结构及数据。SQL是标准语言，支持各种操作如插入、更新、删除数据，以及创建表、视图、索引等。该脚本与轻松短租网源码配合使用，确保网站数据库环境初始化。包含数据库创建、表字段定义、视图创建、索引设置、存储过程和数据填充等内容，用于完整复现网站数据模型。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

Python数据分析实战-链家北京二手房价分析分析目标1、查看北京二手居民住房的分布价格情况，Part 1-数据读取和预处理； 2、理解变量、数据选取、重复值缺失值处理，Part 2 -北京市房源分布； 3、数量、单价、总价，Part 3 -各城区房源分布，Part 4 -各城区房价分布； 4、单价分布、总价分布、高价Top15小区、低价Top15小区，Part 5 -各城区房源面积分布； 5、全市平均面积分布、各城区总面积分布，Part 6 -房价与房源特性的关系。