练习用数据

此表数据为MySQL练习用，可配合笔记练习MySQL语句。

书籍评分数据信息的数据结构比较干净，格式也比较规范，适合用来练练数据或者推荐系统相关的算法。嗯，数据里一共有 1 万本书，评分有几十万条，每本书基本都有 100 条左右的评论。用户数也挺多的，5 万多，最少每人评了两本，数据还算丰富。 评分数据是放在rating.csv里的，结构直观，三列：book_id、user_id、rating。你用pandas直接读进来就能，比如看看哪个用户打分最高，或者哪些书评分集中在 4-5 之间。 再来看read.csv，这个是标记用户读过哪些书的，用法也挺。可以和评分数据做个merge，判断某些书是不是常被读但没被评，挺适合做用户行为的。 最有意思的是book

Apache Spark 3.1.1-bin-hadoop3.2是一款免费开源的分布式计算系统，基于Hadoop生态系统，提供高效的数据处理和分析能力。适用于机器学习、数据挖掘和数据仓库等多种大数据应用领域。主要组件包括：Spark Core，负责任务调度和内存管理；Spark SQL，支持SQL查询和结构化数据处理；Spark Streaming，处理实时数据流；MLlib，提供机器学习功能；GraphX，用于图数据分析。适合大数据工程师和数据科学家使用。

SQL 多表联查的学习资料还挺多，但这套整理出来的语句集合，用来上手练习真的蛮合适的。语法结构清晰，例子也不复杂，适合那种“知道基本语法但多表一写就懵”的阶段。 SQL 的多表查询经常卡人，是刚从单表转过来的时候。内连接、左连接这些概念，一看就懂，一写就晕。这个资源里每种写法都给了例子，JOIN用法还顺带讲了下表别名用法。 你如果用的是Oracle数据库，别担心，也有适配的语法，还带了查询优化的小技巧。像那种常见的“查询某个字段在多张表都有的情况”，文档里讲得比较细。 几个相关的链接也不错，想系统点看的话可以顺着看下去：SQL 语句大全及 SQL 多表查询详解 和 SQL 多表联合查询语句优化

使用 Spark 进行数据分析、机器学习和流处理的练习数据集。

SPSS 的原生格式.sav配合.xlsx版本，一起打包在SPSS 数据.zip里，挺适合跨平台的数据练手的。sav 文件的好处是能保存完整变量信息，像变量标签、数值这些，SPSS 里打开后清清楚楚，变量之间的逻辑也一目了然。Excel 版本也放进去了，兼容性比较好。你用 Python 的pandas或 R 的readxl都能直接读，适合那些不熟 SPSS 但常用脚本语言数据的同学。像你要做性统计、回归或聚类这种，数据预是第一步——缺失值、异常值都得先搞定。SPSS 界面直观，适合小白上手；用 Python 或 R，灵活性更强，适合自动化批。文件不大，结构清晰，不管是要在教学上做案例，还是要拿

matlab 的数据练习包，整理得还挺规整，适合练手的那种。文件名叫2.matlab 数据练习.zip，虽然听起来像是个编号，其实里面的内容还是挺实用的，尤其是你刚接触数据这块。像磁引力、EEG 信号之类的例子都有，基本的矩阵操作、数据清洗和可视化也能找到。嗯，代码注释清楚，跑起来没啥坑，适合直接套来改。磁引力数据的那份代码比较干净，主函数用的是plot和load这类基础操作，你可以快上手改自己的逻辑。EEG 那块嘛，做信号的会喜欢，结合fft和filter的示例，讲得比较细，也没绕弯子。顺带推荐几个你会感兴趣的：Matlab EEG 数据那个就适合学信号的，探地雷达也蛮有意思，用到了一些图像

MYSQL数据库源文件SQL练习练习。

数据库练习范例，助你轻松学习数据库基础。专为新手设计，上手容易，适合学生学习。

SPSS 的练习数据，挺适合刚上手或者想进阶的小伙伴。压缩包里整理得比较系统，从基本操作到复杂建模，流程清晰，练习性强。像数据导入、t 检验、聚类这种常用的操作都有示例，而且解释得还蛮接地气。性统计的部分还不错，不光有平均数、中位数这些指标，也教你怎么用图像化手段呈现，像直方图、饼图这些图表怎么画、怎么看都有讲到。推断性的内容比较全，t 检验、方差、回归一步步带你走过来，适合边练边学。多人头疼的非参数检验，也用例子讲了清楚，蛮贴心。还有不少进阶内容，比如生存和因子，对于做医学或教育研究的你，实用性强。配套的数据文件能直接导进 SPSS 里操作，跟着一步步点，也不容易走错。图表输出和报告部分我觉