数据集资源

数据集包含时间、季节、温度、湿度、风速等多项数据。我们可以探索以下几个问题：1. 共享单车用户总体使用趋势如何？是增长还是减少？2. 季节对共享单车使用的影响如何？夏季炎热、冬季寒冷，春秋适宜的天气是否影响骑行人群的偏好？3. 一天24小时内，共享单车使用量是否有显著变化？时间与共享单车使用的关联如何？4. 天气条件对共享单车使用的影响是什么？一般来说，良好的天气是否会增加骑行人数？5. 风速、温度等因素对共享单车使用的影响是怎样的？哪种风速、什么样的温度最适合骑行？6. 注册用户和非注册用户的租车情况之间是否存在某些潜在的关系？数据集完整且无缺失值，未经过预处理。

Weka是一款由新西兰怀卡托大学机器学习实验室开发的开源工具，广泛应用于数据挖掘和数据分析。这一包含189个不同数据集的资源集合，涵盖了多个主题，如天气情况、车辆属性和肝脏肿瘤等。每个数据集都提供了丰富的实践材料，支持ARFF（Attribute-Relation File Format）文件格式，适用于结构化和非结构化数据的存储。用户可以通过Weka探索、预处理、特征选择、模型训练和优化，执行分类、回归、聚类和关联规则学习等多种机器学习任务。

该资源包整合了三个不同规模、不同来源的数据集，用于支持基数估计相关的实验研究。数据集详情及相关论文将于答辩结束后公布。

持续学习之旅，今日分享机器学习常用数据集资源。

数据挖掘实验一中使用的第三个数据资源。

提供有关数据库的重要资料，涵盖基本知识、实践方法和相关研究。

学习用Access数据库，包含各种练习所需数据表。

公司网络限制，仅允许访问 CSDN，相关资源已上传至个人 CSDN 空间，可于上班时间自行获取。

数据挖掘课程资源汇总 01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2] 02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] 03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] 04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9] 06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3] 07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3] 08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 09 分类器评价[链接1] [链接2] [链接3] 10 回归分析[链接1] [链接2] [链接3] 注： 以上链接均为示例，请替换为实际网课链接。

这份数据集可用于实现Python智慧交通项目中出租车GPS数据的可视化。