SparkSQL经典案例数据集

该数据集包含用于时间序列数据建模的案例数据。

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）示例。

这组物流测试数据专为配合 matplotlib 绘图使用而设计，方便用户学习和探索数据可视化技巧。

Oracle经典1000例，CHM格式的文档，非常好的资源，建议下载以提升您的Oracle技能。

Northwind与pubs数据库示例数据集可以作为学习和实践SQL查询的理想资源。这些数据集包含了多种业务场景下的模拟数据，涵盖了供应链管理、客户关系管理等多个方面。使用这些数据集，可以帮助学生和专业人士熟悉数据库管理和数据分析的基本技能。

seeds数据集是UCI经典的数据集之一，可用于数据分析，如聚类和K-means算法。下载和使用非常方便，适合初学者入门。

AB测试数据集案例详解

初学者可使用此 SPSS 案例和数据集，快速掌握基本操作，提升 SPSS 熟练度。

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。