orange-juice-withmissing.csv数据集

这是 kddcup2005 数据集，可用于机器学习研究。

这个数据集适用于Python数据挖掘入门实践，特别是运用决策树预测NBA比赛获胜球队的章节。由于书籍中提供的原始下载链接已失效，这份资源提供最新版本的数据，方便学习者使用。

这份数据集包含从2014年到2018年期间收集的全国空气质量数据，记录了时间、城市、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3以及主要污染物等信息，总计55万条记录。数据集适用于研究空气质量变化趋势及相关环境研究。

Orange3-Survival-Analysis是Orange3数据挖掘套件的附加组件，用于生存分析。 安装 您可以通过以下方式安装此附加组件： 使用Orange加载项安装程序，通过“选项”-“加载项”进行安装。 从源代码运行：pip install . 要将此附加组件注册到Orange，但将代码保留在开发目录中（请勿将其复制到Python的site-packages目录中）： pip install -e . 用法 安装后，该附加组件中的小部件将在Orange中注册。 要从终端运行Orange，请使用： orange-canvas 或 python -m Orange.canvas 新窗口小部件将显示在“生存分析”部分下的工具箱栏中。

本指南介绍如何将 CSV 数据导入 MongoDB 数据库。该过程分步描述，涵盖从数据准备到实际导入的所有步骤。

Matlab能够轻松实现批量导入CSV文件数据，可以使用csvread函数快速处理。

使用csvToMongoDB工具，将CSV文件导入到MongoDB集合中。先决条件：- 安装MongoDB服务器和nodejs。使用方法：- 安装csvToMongoDB工具：sudo npm install- 运行工具：node index.js > out.query && mongo csv out.query && del out.query

使用CSV文件将数据导入到MSSQL 2005中，并进行简单的文件处理。

对 part-00000.csv 改写后的数据