数据集ex1data2.txt

北京很美丽，我喜欢北京

汇集多种格式数据，涵盖json、txt、csv等类型，助力项目开发学习。适用于scala、sparkstreaming等技术领域探索与实践。

微博推荐数据集，用于 KDD Cup 2012 Track 1 比赛。

这份销售数据包含了 2011 年 1 月和 2 月全国各省的销售情况，挺适合用来做一些数据。你可以用这些数据来销售趋势、地域分布，甚至挖掘出一些有价值的业务洞察。数据格式是JSON，常见，解析起来也不难。比如，你可以用JSON.parse()把它转成 JavaScript 对象，起来方便。要是你想了解不同省份的销售表现，可以根据省份分类，做个直观的图表来对比，像是matplotlib或者seaborn都挺好用。的深度可以根据你业务的需要来做调整，数据还可以和市场环境、促销活动等结合起来，增加维度。如果你有类似销售数据的需求，可以试试用pandas清洗数据，做性统计或者时间序列，看数据背后的趋势

MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。 里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。 物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。 要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模

通过对lpsa.data数据集的线性回归分析，可以深入理解Spark RDD编程接口的应用。 深入学习参考: Spark RDD论文详解（三）Spark编程接口

牛津大学出的这个电池退化数据集还挺实用的，是你要做锂电老化建模、预测相关的研究或者项目。数据是 40℃恒温下测的，8 个袋装小电池，电压、电流、温度、容量全都有，格式是.mat，用 MATLAB 起来贼方便。 文件名是Oxford_Battery_Degradation_Dataset_1.mat，老化过程中的细节数据记录得全，你要是搞机器学习建模那种寿命预测，它就像一个训练宝库。需要跑模型的话直接拿数据喂就行，不用再清洗太多，挺省心。 要注意的一点，数据看起来简单，其实每组电池的变化还是蛮有差异的，建议你先做下数据可视化。比如温度和容量的关系，画个图容易看出趋势，后面训练模型的时候会轻松不少

MovieLens 1M数据集是一个稳定的基准数据集，包含来自6000名用户对4000部电影的超过100万条评分。该数据集发布于2003年2月。

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。