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。

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

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。

数据挖掘其实就是从海量数据中提取有用信息的过程，像是从一堆无序的数字中发现规律，挺神奇的。这里面，数据集就像是你的“试卷”，用来训练和测试各种算法。就拿 UCI Machine Learning Repository 来说，它是一个相当经典的数据集资源库，包含了多常用的经典数据集，比如鸢尾花分类、肿瘤诊断这些任务。数据挖掘中有个文件格式叫ARFF（Attribute-Relation File Format），它是 Weka 这个开源工具使用的标准格式，里面包含了数据属性的信息和实际的数据。比如，数据清洗、标准化、去噪这些预操作，Weka 就能帮你搞定。如果你做的是分类任务，可以用决策树、SV

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

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。