即刻就能用來分析的免費公開資料集
想動手做資料分析，卻苦無數據？別擔心！網路上有許多免費的公開資料集，供你盡情探索與分析。3. UCI Machine Learning Repository
UCI 機器學習資料庫是學術界常用的資料集來源，涵蓋了各種領域的數據。
- 優點： 資料集經過整理，適合用於教學和研究。
- 連結： [已移除無效網址]
政府開放資料平台
各國政府都陸續開放了大量的 國家明智電子郵件活動資料庫 政府數據，例如人口統計、氣象數據、交通數據等。
- 優點： 數據真實可靠，可信度高。
- 常見平台：
- 台灣： data.gov.tw
- 美國： data.gov
- 英國： data.gov.uk
其他推薦平台
- Quandl: 金融數據
- World Bank Open Data: 世界銀行開放數據
- Gapminder: 全球發展數據
- FiveThirtyEight: 新聞數據
如何選擇適合的資料集？
- 明確分析目標： 根據你的分析目標選擇相關的資料集。
- 了解數據格式： 熟悉 CSV、JSON、Excel 等常見的數據格式。
- 評估數據品質： 檢查數據的完整性、一致性、準確性。
- 考慮數據量： 選擇適合你電腦配置的數據量。
開始你的資料分析之旅！
有了這些免費的公開資料集，析 好的網站建立文章的高品質反向連 之旅了。從簡單的資料探索開始，逐步進階到更複雜的模型建構。記得，實作才是最好的學習方式！
常見的資料分析流程：
- 資料獲取： 從上述平台下載或擷取資料。
- 資料清理： 處理缺失值、異常值、重複值等。
- 資料探索： 透過視覺化和統計方法探索數據的特性。
- 資料建模： 建立適合的模型，如線性迴歸、決策樹、神經網路等。
- 模型評估： 評估模型的性能。
- 結果解釋： 將分析結果轉化為可解釋的洞見。
想更深入了解哪個部分呢？
- 推薦適合初學者的資料分析專案
- 如何選擇適合自己的資料分析工具
- 資料分析在各行業的應用案例
歡迎提出你的問題！
關鍵字： 資料分析, 公開資料集, Kaggle, Google Dataset Search, UCI Machine Learning Repository, 政府開放資料, 資料分析流程
提醒： 在使用這些資料集時，務必遵守相關的使用條款。
