在这个教程中，我们将探讨数据科学中使用的数据集。数据集是数据科学项目的基础，选择合适的数据集对于项目的成功至关重要。

  • 数据集类型

    • 结构化数据集：通常存储在数据库中，例如关系型数据库或NoSQL数据库。
    • 非结构化数据集：包括文本、图片、视频等，需要通过自然语言处理或图像识别等技术进行处理。

  • 数据集来源

    • 公开数据集：如Kaggle、UCI机器学习库等。
    • 私有数据集：由企业或研究机构拥有，可能需要付费或授权才能访问。

  • 数据集使用

    • 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
    • 数据预处理：进行特征工程、数据标准化等。

数据科学数据集示例

希望这个教程能帮助您更好地理解数据科学中的数据集。