全球船舶数据集

标题中的“全球船舶MMSI IMO name callsign 19万+数据”指的是一个包含大量全球船舶信息的数据集，重点包括MMSI（Maritime Mobile Service Identity海上移动服务标识）、IMO（International Maritime Organization国际海事组织）编号、船舶名称和呼号等关键信息。这些数据对航运业、海洋科学研究、海上安全监控和船舶跟踪具有重要意义。MMSI是一个九位数字的唯一识别码，用于海上无线电通信，确保船只在海上能够被准确识别，以便进行安全通信和遇险报警。IMO编号是为每艘船舶分配的七位数字代码，用于船舶识别和记录其安全、污染和

嗯，country.sql这份资源适合跨境电商和开发者使用，包含了两百多个国家和四千多个省份的数据。想做国际化的项目或者需要国家、省份相关信息的应用，这份数据绝对能帮你省不少事。尤其是跨境电商，能用它直接对接全球市场，比较方便。数据全，信息比较准确，基本涵盖了全球的地理分布。你在做电商开发时，会常常遇到这种需求，这时候就可以用到它。总体来说，挺好用的，推荐给你！ 此外，这里有些相关的资源，也挺适合你的项目： 1. Tianchi AntaiCup 跨境电商推荐算法方案 2. 全球城市-省份/州-国家数据表.sql 3. 全球国家省份州城市四级数据详解洲、国家、州/省、城市 4. 全球国家省份城

数据科学的全球薪水数据集，信息量挺全的，从 2020 年到现在，工资水平、岗位类型、远程比例全都有，数据结构也比较干净，直接用 Pandas 就能搞。嗯，像experience_level、remote_ratio这些字段，挺适合做可视化或者预测练习。工资还换算成了美元，帮你省了不少麻烦，蛮贴心的。你做数据或者机器学习入门，这个数据集还不错，能练一阵子。 超过 37000 行的薪资数据，字段也挺丰富，像work_year、employment_type这些，拿来做分组统计、工资对比都挺顺手。尤其是remote_ratio，可以做点远程办公趋势，挺有意思的。字段全是英文的，直接配合pandas.

该数据集包含全球范围内的省、市、区等行政区划信息，并以SQL语句的形式存储，方便用户进行数据查询和分析。

本数据集提供全球范围内的行政区域数据，包含 JSON 和 SQL 两种格式，方便用户直接导入数据库使用。 该数据集是企业应用系统构建基础主数据的理想选择。

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。

本数据集包含全球各洲、国家和行政地区的中文和英文名称。数据以 SQL 格式提供，易于导入数据库或数据分析工具。该数据集可用于各种地理信息处理、数据分析和翻译相关任务。

如果你在做与全球气候变化相关的研究，这个数据集可以帮大忙。它包含了全球主要城市的每日平均气温数据，适合用来气温变化的趋势。你可以轻松访问到每个城市的单独文本文件，数据还挺详细，包括日期、城市、地区等信息。更重要的是，它只供非商业研究使用，使用时也不需要担心版权问题。哦，对了，数据格式简单，起来相对容易，适合用来做一些基本的统计或者模型训练。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。