大选数据

2020 美国大选的数据整合，结构清晰，字段也比较直观，用来做可视化或者数据都挺顺手的。尤其是你在搞前端交互展示的时候，拿来喂给 D3.js 或 ECharts，效果还蛮不错的。 字段里像state、candidate、votes这种常用的都有，响应也快，拿来跑图表没什么压力。数据格式是 CSV，开箱即用，不太用你花时间清洗。 我试过搭配React + Chart.js做个竞选图谱，基本贴个useEffect挂载拉数据就能跑，图形变化也挺流畅的。哦对了，如果你打算做地理可视化，可以结合下 GeoJSON 美国州界数据，搭配leaflet也能玩得花。 顺带一提，之前我用过的一些还不错的公开数据也

美国政治献金数据的大选作业代码，数据丰富、结构清晰，适合做竞赛或者课堂项目。用 Python 这些 CSV 格式的数据，搭配 Pandas 和 Matplotlib，做些可视化，效果挺直观。你要是正在啃大选数据、找数据源或者准备模型竞赛，这份代码还蛮合适的，能节省不少前期准备时间。尤其配合历史数据资源，做时间序列或者趋势对比也不难。代码注释也有，改起来顺手。如果你想拿来练手或者当成小组作业的起点，直接下就完了。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。

从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。