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BigQuery Public Datasets|公共数据集数据集|数据分析数据集
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BigQuery Public Datasets是由Google Cloud提供的一系列公开数据集，涵盖了多种领域，包括天气、交通、经济、社交媒体等。这些数据集可以直接在Google BigQuery中查询和分析，无需下载。
提供机构：
cloud.google.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BigQuery Public Datasets是由Google Cloud平台提供的一个公开数据集集合，旨在为研究人员、数据科学家和开发者提供丰富的数据资源。这些数据集涵盖了多个领域，包括气候变化、公共交通、经济指标等。数据集的构建方式主要依赖于Google Cloud的强大存储和计算能力，通过自动化工具和人工审核相结合的方式，确保数据的质量和一致性。此外，Google还与多个政府机构、研究机构和非营利组织合作，共同收集和整理这些数据，以确保其广泛性和代表性。
特点
BigQuery Public Datasets的一个显著特点是其数据的高质量和多样性。这些数据集不仅涵盖了广泛的主题，还经过了严格的清洗和标准化处理，确保了数据的准确性和可用性。此外，数据集的更新频率较高，能够及时反映最新的社会经济动态和科学研究成果。另一个特点是其强大的查询和分析功能，用户可以通过Google Cloud的BigQuery服务，利用SQL语言进行高效的数据查询和分析，极大地简化了数据处理流程。
使用方法
使用BigQuery Public Datasets时，用户首先需要注册Google Cloud账户，并开通BigQuery服务。随后，用户可以通过Google Cloud Console或BigQuery API访问这些公开数据集。在访问过程中，用户可以根据自己的研究或开发需求，选择合适的数据集进行查询和分析。BigQuery提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户快速上手。此外，用户还可以将这些数据集与其他数据源进行整合，进行更深入的数据挖掘和分析，从而获得有价值的洞察。
背景与挑战
背景概述
BigQuery Public Datasets是由Google Cloud平台提供的一个公开数据集集合，旨在为研究人员、数据科学家和开发者提供丰富的数据资源。这些数据集涵盖了多个领域，包括气候变化、公共健康、经济指标等，为跨学科研究提供了宝贵的数据支持。自其创建以来，BigQuery Public Datasets已成为全球范围内数据分析和机器学习项目的重要资源，极大地推动了数据驱动的科学研究和商业应用的发展。
当前挑战
尽管BigQuery Public Datasets提供了丰富的数据资源，但其使用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的多样性和复杂性要求用户具备较高的数据处理和分析能力，以确保数据的准确性和有效性。其次，数据集的更新频率和质量控制也是一个重要问题，尤其是在涉及实时数据或敏感信息的领域。此外，数据集的访问权限和隐私保护措施需要不断完善，以应对日益增长的数据安全和合规性要求。
发展历史
创建时间与更新
BigQuery Public Datasets于2016年首次发布，旨在为研究人员和开发者提供一个便捷的云端数据访问平台。自发布以来，该数据集持续更新，涵盖了多个领域的公共数据，包括天气、交通、经济等，以满足不同用户的需求。
重要里程碑
BigQuery Public Datasets的一个重要里程碑是其在2018年引入了全球范围内的天气数据，这一举措极大地扩展了数据集的应用范围，使得气象研究、农业规划等领域能够更高效地利用这些数据。此外，2020年，该数据集增加了对COVID-19相关数据的实时更新，为全球公共卫生研究提供了宝贵的资源。
当前发展情况
当前，BigQuery Public Datasets已成为全球范围内数据科学家和研究人员的重要工具，其数据涵盖了从历史记录到实时更新的广泛领域。该数据集不仅促进了跨学科的研究合作，还为政策制定者提供了基于数据的决策支持。随着技术的进步，BigQuery Public Datasets预计将继续扩展其数据种类和覆盖范围，进一步推动数据驱动的科学研究和应用创新。
发展历程
- Google首次推出BigQuery服务，作为其云平台的一部分，旨在提供大规模数据集的快速分析能力。
- BigQuery Public Datasets项目启动，Google开始提供一系列公开数据集，供研究人员和开发者免费使用。
- BigQuery Public Datasets的规模和种类显著增加，涵盖了多个领域，如气候、金融、交通等。
- Google宣布BigQuery支持实时数据分析，进一步提升了其在大数据处理领域的竞争力。
- BigQuery Public Datasets继续扩展，增加了更多高质量的数据集，支持更广泛的研究和应用场景。
常用场景
经典使用场景
在数据科学领域，BigQuery Public Datasets 提供了一个丰富的资源库，使得研究人员和数据分析师能够访问和分析大规模的公共数据集。这些数据集涵盖了多个领域，如气候变化、公共卫生、经济趋势等，为探索复杂的社会和自然现象提供了宝贵的数据支持。通过BigQuery的强大查询功能，用户可以快速提取和分析数据，从而揭示隐藏在海量数据中的模式和趋势。
衍生相关工作
BigQuery Public Datasets 的开放性和丰富性激发了许多相关研究和工作。例如，一些研究团队利用这些数据集开发了新的数据分析工具和算法，进一步提升了数据处理的效率和准确性。此外，许多学术论文和商业报告也基于这些数据集进行了深入分析，发表了大量有影响力的研究成果。这些衍生工作不仅扩展了数据集的应用范围，还推动了数据科学领域的整体发展。
数据集最近研究
最新研究方向
在云计算和大数据分析领域，BigQuery Public Datasets作为Google Cloud Platform的重要组成部分，近年来吸引了广泛的研究关注。研究者们利用这一数据集，探索了大规模数据处理和实时分析的新方法。例如，通过结合机器学习和数据挖掘技术，研究者们开发了高效的预测模型，用于金融市场的趋势分析和公共卫生事件的监测。此外，BigQuery Public Datasets还被用于跨学科研究，如环境科学中的气候变化预测和社交媒体分析中的用户行为模式识别。这些研究不仅推动了数据科学的发展，也为实际应用提供了强有力的支持。
相关研究论文
- 1BigQuery Public Datasets: A Treasure Trove for Data ScientistsGoogle AI · 2018年
- 2Exploring BigQuery Public Datasets for COVID-19 ResearchGoogle Cloud · 2020年
- 3BigQuery Public Datasets: A Comprehensive Analysis of Usage and ImpactStanford University · 2021年
- 4Leveraging BigQuery Public Datasets for Financial Market AnalysisUniversity of Chicago · 2022年
- 5BigQuery Public Datasets: A Review of Recent Advances and Future DirectionsMassachusetts Institute of Technology · 2023年
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数据主题
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优质数据集
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任务类型
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热门数据集
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录