有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Hotel room occupancy rate across Jaipur in India FY 2010-2023|酒店业数据集|入住率数据集
收藏www.statista.com2024-08-30 更新2025-03-23 收录
下载链接：
https://www.statista.com/statistics/723593/hotel-occupancy-rate-in-jaipur-india/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
In fiscal year 2023, the hotel occupancy rate in the north-western city of Jaipur amounted to about 62 percent. This was an increase compared to the previous year's occupancy rate of about 50 percent.
在财政年度2023中，位于西北部的斋普尔城市的酒店入住率约为62%，相较于上一年度的约50%的入住率有所上升。
提供机构：
Statista
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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
NEPSE Open Data
首个尼泊尔证券交易所（NEPSE）的开源金融数据集，旨在提高尼泊尔资本市场的透明度、学习和创新。
github 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
NuminaMath-CoT
数据集包含约86万道数学题目，每道题目的解答都采用思维链（Chain of Thought, CoT）格式。数据来源包括中国高中数学练习题以及美国和国际数学奥林匹克竞赛题目。数据主要从在线考试试卷PDF和数学讨论论坛收集。处理步骤包括从原始PDF中进行OCR识别、分割成问题-解答对、翻译成英文、重新对齐以生成CoT推理格式，以及最终答案格式化。
huggingface 收录
ShapeNetCore.v2, ShapeNetPart, ModelNet40, ModelNet10
ShapeNetCore.v2数据集包含51,127个预对齐的形状，来自55个类别，分为35,708个（70%）用于训练，5,158个（10%）用于验证，10,261个（20%）用于测试。ShapeNetPart数据集包含16,881个预对齐的形状，来自16个类别，标注了总共50个分割部分。ModelNet40数据集包含194MB的数据，ModelNet10数据集包含72.5MB的数据，均采用HDF5格式。
github 收录