智联人岗匹配数据集与说明

这份数据表包含了机场的四字码及其对应的城市和省份信息，方便用户快速查询和绘制航线图，是航空领域的重要工具。数据详实，准确性高，适用于各类航空分析和规划工作。

加入我们的社区！尽管关于Fuzzydb的资源文档尚不充分，但我们提供了丰富的使用建议。下面的GUI示例尤为实用。我们的目标是快速建立并运行在线示例，支持多个数据库站点的使用。随时查看并了解如何在这些站点中应用Fuzzydb。在我们的邮件列表中，您将获得及时友好的支持。如有任何问题，请随时发布，我们将为您提供详细解答。

拼音库表这个资源其实蛮有用的，尤其是在做通讯录或者文字搜索功能时。它包含了 20378 个字的拼音，每个字的多音都列得挺清楚，查找拼音相关的内容方便。如果你需要在拼音模糊搜索中提高准确性，拿它来用简直是直接上手的好帮手。比如当你搜索"李"这个字，库里会给出"li"和"li3"等音调的多个结果，适合那些需要拼音匹配的项目。除此之外，它还了一个基于不完整拼音搜索的算法，可以参考借鉴。嗯，整体上这个资源还不错，直接下载就能用，使用起来也挺省事的。哦，对了，除了这个拼音库，还可以看下相关的通讯录程序，有兴趣的话可以去看看链接里的内容。

根据手机号码的前几位进行查询，精确匹配手机所属地区的城市区号信息。

美国 2010-2015 年人口普查数据集，是个蛮靠谱的练手资源，不仅体量够大，结构也比较清晰，适合用来练大数据、数据可视化，甚至机器学习建模。你可以拿它配合 Hadoop、Pandas 或 Tableau 玩一圈，实操体验还挺丰富。 数据的维度比较全，从年龄、收入到住房状态、移民背景，全都囊括了，细到州、县甚至更小的单位都能看。像你要某地区的收入分布、教育水平，或者城市化趋势，数据直接能上手。 文件格式多是CSV、Excel，有的也会有SQL版，导入MongoDB或者直接跑Python脚本都顺。想用MapReduce也 OK，对初学 Hadoop 的你来说，不会太难。 我之前用Pandas预

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

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。

MLSA18足球通行证预测挑战赛的数据集包含了关于第五届运动分析机器学习和数据挖掘研讨会的足球准入预测挑战的详细说明。该研讨会将于2018年9月10日星期一在都柏林举行，作为欧洲机器学习与数据库知识发现会议的一部分。挑战的目标是在给定传球发送者和球场上所有球员位置的情况下，预测足球比赛中传球的接收者。数据集包含2014/2015足球赛季期间涉及比利时足球俱乐部的14场不同比赛中的12,124次传球记录。passes.csv文件格式为以逗号分隔的数据，总计12,125行和60列。