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？
NOBEL-PRIZE-WINNERS-DATASET-1901-2023|诺贝尔奖数据集|科学研究数据集
收藏github2024-08-14 更新2024-09-09 收录
下载链接：
https://github.com/Sirekinging/NOBEL-PRIZE-WINNERS-DATASET-1901-2023
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含了从1901年到2023年的诺贝尔奖得主的信息。
创建时间：
2024-08-14
原始信息汇总
NOBEL-PRIZE-WINNERS-DATASET-1901-2023
数据集概述
- 数据集名称: NOBEL-PRIZE-WINNERS-DATASET-1901-2023
- 时间范围: 1901年至2023年
- 数据类型: CSV文件
- 数据内容: 诺贝尔奖得主的相关数据
数据来源
- 原始数据集: 可从Original Csv file (zip folder)文件中下载
- 数据集来源: Kaggle
附加文件
- 分析报告: 包含在My Analysis文件中
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集的构建基于从1901年至2023年的诺贝尔奖得主信息，通过系统性地收集与整理，确保了数据的全面性与准确性。数据来源自Kaggle平台，经过严格的筛选与验证，最终形成了一个结构化的CSV文件。这一过程不仅涵盖了获奖者的基本信息，还包括了奖项类别、获奖年份等关键数据，为后续的分析提供了坚实的基础。
特点
NOBEL-PRIZE-WINNERS-DATASET-1901-2023数据集以其跨越百年的历史深度和详尽的获奖者信息著称。该数据集不仅包含了每位获奖者的姓名、国籍、出生日期等基本信息，还详细记录了他们所获得的奖项类别及获奖年份。这种多维度的信息结构使得该数据集在历史研究、社会科学分析以及教育领域具有广泛的应用潜力。
使用方法
使用该数据集时，用户首先需下载包含所有数据的CSV文件，该文件可在提供的链接中获取。随后，用户可以通过Python等编程语言进行数据加载与处理，利用Pandas等数据分析工具进行深入的数据探索与可视化。此外，数据集还附带了详细的分析报告，为用户提供了初步的数据洞察，便于快速上手与进一步研究。
背景与挑战
背景概述
诺贝尔奖作为全球最具声望的科学和文学奖项之一，自1901年设立以来，一直是学术界和公众关注的焦点。NOBEL-PRIZE-WINNERS-DATASET-1901-2023数据集汇集了从1901年至2023年间所有诺贝尔奖得主的详细信息，涵盖了物理学、化学、医学、文学、和平及经济学等多个领域。该数据集由Mohamed Mostafa在Kaggle平台上发布，旨在为研究人员和数据科学家提供一个全面的历史数据资源，以探索诺贝尔奖的历史趋势、获奖者的背景及其对科学和社会的影响。
当前挑战
该数据集在构建过程中面临多方面的挑战。首先，数据的时间跨度长达一个多世纪，涵盖了多个领域的获奖者，确保数据的完整性和准确性是一项艰巨的任务。其次，由于历史资料的多样性和来源的复杂性，数据整合和清洗过程需要高度的专业知识和细致的工作。此外，数据集的分析和解读也面临挑战，如如何从庞大的数据中提取有意义的模式和趋势，以及如何确保分析结果的客观性和科学性，都是研究人员需要克服的问题。
常用场景
经典使用场景
诺贝尔奖得主数据集（1901-2023）广泛应用于历史学、社会学和科学史研究领域。研究者利用该数据集分析诺贝尔奖得主的国籍、性别、年龄分布及其在不同学科领域的获奖情况，从而揭示科学进步和社会变迁的规律。此外，该数据集还常用于教育研究，探讨获奖者的教育背景与成就之间的关系，为教育政策制定提供参考。
解决学术问题
该数据集解决了多个学术研究问题，包括但不限于：1) 科学进步与社会背景的关联性；2) 性别和地域对科学成就的影响；3) 教育背景与科研成就之间的因果关系。通过分析诺贝尔奖得主的数据，学者们能够更深入地理解科学发展的历史脉络和社会因素，为未来的科学政策和教育改革提供理论支持。
衍生相关工作
基于诺贝尔奖得主数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有学者利用该数据集进行跨学科分析，探讨不同学科之间的交叉影响；还有研究聚焦于特定国家或地区的科学发展，分析其在全球科学版图中的地位。此外，该数据集还激发了关于科学奖励制度和科学伦理的讨论，推动了科学社会学的研究进展。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 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
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
github 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
MIT Indoor Scenes
室内场景识别是高水平视觉中一个具有挑战性的开放性问题。大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域的表现都较差。该数据库包含67个室内类别，共15620张图像。图像的数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。此处提供的图像仅用于研究目的。
阿里云天池 收录