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Most popular smartphone brands in South Korea 2024|智能手机市场数据集|消费者行为数据集
收藏www.statista.com2025-01-09 收录
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https://www.statista.com/statistics/1371501/most-popular-smartphone-brands-in-south-korea/
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We asked South Korean consumers about "Most popular smartphone brands" and found that "Samsung" takes the top spot, while "Xiaomi/Mi" is at the other end of the ranking.Find this and more survey data on most popular smartphone brands in South Korea in our Consumer Insights tool. Filter by countless demographics, drill down to your own, hand-tailored target audience, and compare results across countries worldwide.
本调研针对韩国消费者就“最受欢迎的智能手机品牌”进行了询问，结果显示‘三星’位居榜首，而‘小米/MI’则位于排名的另一端。欲了解更多关于韩国最受欢迎智能手机品牌的调研数据，请访问我们的消费者洞察工具。在此，您可以依据众多人口统计学变量进行筛选，深入挖掘专属的定制化目标受众，并对比全球各国的研究结果。
提供机构：
Statista
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
ELSA
ELSA（English Longitudinal Study of Ageing）是一个纵向研究项目，旨在调查英国50岁及以上人群的健康、经济状况和社会关系。数据集包括参与者的健康状况、生活方式、经济状况、社会网络等多方面的信息。
www.elsa-project.ac.uk 收录
Chinese Tea Sprout Dataset
On the basis of autonomous mobile tea picking robot, aiming at the shortcomings of traditional tea bud identification methods such as slow speed, low accuracy and poor adaptability, as well as people's demand for high-quality tea, the research and experiment of tea bud quality classification recognition based on YOLOv5 were carried out. Through the construction of the autonomous mobile tea picking robot visual recognition system, the data set was constructed, which mainly included tea image acquisition, enhancement and annotation. YOLOv5 and SSD target detection algorithms were used to conduct model training experiments, and the experimental data was analyzed. The experimental results show that the average accuracy of YOLOv5 target detection algorithm is high.The analysis of experimental data shows that the YOLOv5 target detection algorithm has a good effect on classification identification of tea buds, which can provide technical support and theoretical guidance for classification identification of tea buds and intelligent picking.
Mendeley Data 收录