1、Iris Species鸢尾花数据集
Iris数据集在R.A. Fisher的1936年经典论文”在分类学问题中使用多重测量”中使用，也可以在UCI机器学习存储库中找到。
它包括三种鸢尾花，每种鸢尾花有50个样本，以及每朵花的一些特性。一种花种与其他两种花是线性分离的，但另外两种花种彼此之间不能线性分离。
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2、Loan Prediction 简单的贷款预测
包含贷款ID、性别、婚否、教育、贷款价格等。
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3、物品价格（时间序列）
随着价格与天气，观察产品销售情况。
前两种产品（P1和P2）的销售数据是每周一次，数据收集到2019年11月10日。产品 P3 和 P4 是日常产品，可能相关。对于产品P4，该公司提供了潜在的解释变量X1（价格）和X2（以°C为单位的温度天气预报），这些变量可能是有助于预测这两个产品。 产品 P3 和 P4 的销售数据收集到 2019 年 11 月 24 日之前。产品 P5 的数据每周发布一次，收集数据截至 2019 年 8 月 30 日。
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4、白葡萄酒质量
初学者最爱的数据集之一，数据来自葡萄牙Vinho Verde产地的白葡萄酒。包含葡萄酒的氯化物、柠檬酸、硫酸盐、酒精度、残留糖份等其他属性数据。用于回归任务、分类训练。
5、身高和体重数据集
简单的身高体重数据集，用于构建预测人类身高或体重的模型。包含25,000个18岁的不同人的身高（英寸）和体重（磅）。
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6、超市网购 电子交易详细数据
随着市场需求的增长和激烈的竞争，超市巨头正在寻求您的知识，以了解什么对他们最有效。他们想了解他们应该瞄准或避免哪些产品、地区、类别和客户群。
包含订购日期、订单ID、发货日期、客户居住地的详细数据等。
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7、文本情感分析
数据分为训练数据和测试数据，分别保存在train.csv和test_noLabel.csv两个文件中。submit_example.csv是提交样例数据。
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8、Divvy Bike 芝加哥共享单车行程数据
Motivate International Inc.（”Motivate”）经营芝加哥市（”City”）的 Divvy 自行车共享服务。 Motivate 和纽约市致力于支持将自行车作为替代交通方式。
包含每个月详细数据：单车类型、开始时间、结束时间、开始地点、结束地点等。
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9、预测音乐类别/流派
包含音乐ID、演唱者、专辑名称、音律的详细数据。
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10、人口收入数据集
人口普查结果。文件 income_census_train.csv中包含16个字段，具体信息如下： 每一行记录了一个人的人口普查结果。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，14个属性变量中有7个类别型变量。
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Original: https://blog.csdn.net/weixin_56831217/article/details/124151433
Author: 陶707
Title: 10个初学者热门数据科学项目数据集
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