时间序列数据建模案例数据集

Nerlove 的 CSV 格式数据，挺适合用来练手时间序列模型的，尤其是 ARIMA 相关的场景。数据结构不复杂，字段清晰，直接丢进 Pandas 就能开干。像你想跑个简单预测模型，比如电价预测、销量趋势，这个数据集用起来还蛮顺的。嗯，而且不用太折腾清洗，响应也快，代码也简单。 如果你对 ARIMA 还不太熟，可以顺手看下配套的实战文章，里面有具体的建模思路和代码，挺适合快速上手的。顺便提一句，其他几个数据集也不错，像 Seaborn、PCA 那几个，拿来做图或降维实验都蛮方便的。

影视评分：分析电影评分、评论和用户行为 电商交易：聚合订单信息、商品信息和用户行为 社交网络：探索用户互动、内容传播和网络结构 金融数据：处理股票交易、基金收益和市场趋势 物联网数据：分析传感器数据、设备状态和异常检测

时间序列是一种按固定时间间隔排列的数据集，通过分析其变化规律，可用于预测未来趋势。ARIMA（自回归移动平均差分模型）是一种常用的时间序列模型，用于预测基于历史数据的数据序列。它包含三个分量：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。在使用 ARIMA 模型时，需要确保数据序列平稳（均值和方差随时间保持恒定），并通过对数转换或差分使其平稳。模型的步骤包括：确定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数，然后建立模型并进行预测。

在数据可视化的过程中，Pandas时间序列提供了动态绘图、重采样以及自相关图、偏相关图等多种高级操作选项。

亚马逊股票的历史数据集，结构清晰，字段也挺全，做时间序列刚刚好。数据时间跨度长，格式是YY-MM-DD那种，起来不麻烦。像开盘价、最高价、最低价、收盘价这些都有，连adjusted close和交易量都给你配齐了。 数据是时间序列的结构，用来练手ARIMA、Prophet或者搞点LSTM啥的挺合适。适合你刚想入门股票预测，或者想试试新模型跑效果的时候。 字段得比较详细，比如adjusted close就考虑了拆股和分红，用来画图或者建模都靠谱。你只要先用pandas读进来，df.head()一看就明白。 如果你想深入研究，不妨看看下面几个链接。比如那个用ARIMA建模的例子，还有Cassand

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）示例。

这组物流测试数据专为配合 matplotlib 绘图使用而设计，方便用户学习和探索数据可视化技巧。

Hive 函数的实例数据挺难找的，Hive 函数实例数据 The-NBA-Championship.txt就比较实用，尤其是你想结合真实业务场景来练习的话。嗯，内容是基于 NBA 总冠军相关数据的，用来测试各种 Hive 函数合适，像row_number()、rank()这些开窗函数，用它跑一跑效果直观多了。 从命名上看，文件原本是Hive 函数实例数据 The_NBA_Championship.txt，有人会纠结这两个下划线和中划线的区别，其实没啥大影响，路径里统一就行。 搭配一些参考资料用起来更爽，比如Hive 开窗函数示例与应用这个，挺适合和这个 NBA 数据一起练。还有Hive 函数参