数据库 整合 数据集 SqlDataAdapter 示例

使用SqlDataAdapter对象来填充数据集，示例代码如下：在MySchool项目的TeacherListForm.cs中，创建SqlDataAdapter对象，并通过查询语句和数据库连接来填充数据集。

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。

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

随着技术的发展，数据库管理系统MS SQL的AdventureWorksDW 2008提供了一个完整的示例数据库，专门用于支持分析服务的应用。这个数据库包含了多个维度和事实表，使得数据分析和业务智能应用变得更加简便和高效。

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。

数据集的门道还挺多的，尤其是你准备搞点机器学习项目时，选对数据比调参都关键。数据集其实就是一堆结构化数据，像Excel表格那样，有行有列。每一行是一个样本，每一列是个特征，比如性别、年龄、图像像素啥的。不同阶段你会用到不同类型的数据：训练集教模型学东西，验证集帮你调参数，测试集用来看最终效果。想找数据？Kaggle、UCI 这些平台资源全，也可以自己用numpy和pandas生成。像MNIST、CIFAR-10、IMDb这些都蛮经典，新手老手都能用得上。

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。

IRIS 数据集的分类示例，用的是WEKA工具，操作简单、界面友好，蛮适合刚入门机器学习的同学。数据清洗啥的不用太多操作，点点按钮就能跑结果，挺适合做课堂演示或者小项目练手的。 用J48决策树或者NaiveBayes模型跑一遍，准确率还不错，分类结果可视化也方便。你可以换着算法试试，像RandomForest这种集成模型，用起来也没门槛，拖一下就能上。 如果你还不太熟WEKA，建议看看这几个教程：WEKA 分类模型评估教程、WEKA 数据挖掘：分类与回归详解，都有中文，图文还挺详细。 顺带提一句，Iris数据本身结构清晰，特征不多但区分度挺好，适合用来测试各种分类器。你甚至可以拿去和BP 神经

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。