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？
华数杯2024C题数据集|城市气候数据集|环境数据数据集
收藏github2024-08-06 更新2024-08-07 收录
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https://github.com/Diraw/Data-Collection-Process-for-the-2024-Huashu-Cup-C-Problem
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该数据集是通过对多个来源的数据进行收集、处理和合并得到的，包括城市规模、空气质量、自然语言处理结果和交通数据等，最终生成了一个包含368个城市平均气温数据（2001-2022年）的CSV文件，剔除了不需要的指标如总人口和面积，保留了人口密度等关键指标。
创建时间：
2024-08-06
原始信息汇总
华数杯2024C题数据集概述
数据集文件
- 最终数据集:
county_data_final_add_temp_clean.csv
数据预处理
- 官方提供文件: 位于
附件文件夹 - 数据处理: 剔除重复值后的文件夹
数据爬取
- 城市规模: 从citypopulation.de爬取，统计
总人口,面积,人口密度- 爬虫脚本:
crawler_city_scale.py - 保存文件:
county_data_city_scale.csv - 数据合并脚本:
script_city_scale_data_merging.py - 缺失数据分析脚本:
script_city_scale_missing_data_analysis.py
- 爬虫脚本:
- 空气质量: 从air-level.com爬取，统计
AQI值- 爬虫脚本:
crawler_air_quality.py - 保存文件:
county_data_air_quality.csv
- 爬虫脚本:
- 数据合并: 使用
script_merge_csv.py合并爬虫结果，保存为county_data_1_2.csv
自然语言处理
- 数据合并: 使用
script_merge_csv_file_folder.py合并数据处理文件夹中的csv文件，保存为combined_csv_file.csv - 词频统计: 使用
nlp_jibe_word_frequency_search.py对介绍和小贴士列进行jieba分词，统计词频前1k的词语，保存为most_common_words.txt - 关键词选择: 挑选环境环保、人文底蕴、交通便利、气候、美食方面的关键词
- 上下文查询: 使用
nlp_2-gram_word_context_searching.py对关键词的上下文进行查询，结果保存为words_context.txt - 频次统计: 使用
nlp_word_frequency_statistics.py对关键词的频次做统计，结果保存为combined_csv_word_frequency.csv - 结果合并: 使用
script_merge_csv_word_frequency.py和script_merge_csv.py对爬虫和自然语言处理的结果进行合并，保存为county_data_1_2_3.csv
交通数据
- 交通数据处理: 队友通过统计年鉴处理好的
交通.csv，使用处理字符串.py剔除双引号，后使用script_merge_csv.py合并得到最终的数据集county_data_final.csv
平均气温
- 平均气温数据: 使用
excel2csv.py将368个城市平均气温数据（2001-2022年）.xlsx转成csv文件，使用tiqu.py提取特定两列，保存为county_average_temperature.csv，使用hebing.py合并，使用fill_nan.py处理缺失值，最终得到county_data_final_add_temp_clean.csv - 数据筛选: 最终数据集中删除
总人口,面积两列，保留人口密度列
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
华数杯2024C题数据集的构建过程融合了多源数据的采集与处理。首先，通过网络爬虫技术从多个公开网站获取城市规模、空气质量等基础数据，并进行初步的合并与清洗。随后，利用自然语言处理技术对文本数据进行分词、词频统计及上下文分析，以提取与环境、人文、气候等相关的关键词。最后，结合交通数据和平均气温数据，通过一系列脚本工具进行数据整合与缺失值处理，形成最终的数据集。
特点
该数据集的显著特点在于其多维度数据的融合与精细化处理。数据集不仅涵盖了城市的人口密度、空气质量等基础指标，还通过自然语言处理技术深入挖掘了环境、人文、气候等方面的关键词，提供了更为丰富的城市特征描述。此外，数据集在构建过程中注重数据的准确性与完整性，通过多次合并与缺失值处理，确保了数据的高质量。
使用方法
使用该数据集时，用户可直接下载最终的CSV文件，并根据需求选择相应的列进行分析。数据集的结构清晰，各列数据均已标准化处理，便于直接导入数据分析工具进行进一步的操作。用户可通过Python脚本或数据分析软件如Excel、Pandas等加载数据，进行统计分析、可视化展示或机器学习模型的训练。
背景与挑战
背景概述
华数杯2024C题数据集是由一支专注于数据收集与处理的团队创建的，旨在为城市规划与环境研究提供详实的数据支持。该数据集的构建始于对城市规模、空气质量、自然语言处理以及交通数据的系统性收集与整合。通过爬虫技术从多个权威网站获取基础数据，并结合自然语言处理技术对文本信息进行深度分析，最终形成了一个包含多维度城市信息的综合数据集。这一数据集的创建不仅为城市研究提供了新的数据资源，也为相关领域的学术研究奠定了坚实的基础。
当前挑战
华数杯2024C题数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据爬取过程中遇到了部分城市信息不完整或错误的问题，如陕西省的爬取失败和非县级市地名的混入。其次，数据整合过程中需要处理不同来源数据格式的不一致性，如城市名称的缩写与全称问题。此外，自然语言处理部分的关键词选择与上下文验证也增加了数据处理的复杂性。最后，数据集的最终筛选与清理工作，如删除不必要的指标，确保了数据集的精简与实用性，但也增加了数据处理的难度。
常用场景
经典使用场景
华数杯2024C题数据集的经典使用场景主要集中在城市规划与环境管理领域。该数据集通过整合城市规模、空气质量、自然语言处理结果以及交通数据，为研究者提供了全面的城市属性信息。例如，研究者可以利用该数据集分析城市人口密度与空气质量之间的关系，或者探讨城市规模对交通便利性的影响。此外，通过自然语言处理提取的关键词，研究者还能深入挖掘城市的人文底蕴和自然环境特征，为城市规划提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，华数杯2024C题数据集被广泛用于城市规划、环境监测和旅游开发等领域。例如，城市规划部门可以利用该数据集评估不同城市的人口密度和空气质量，制定更为科学的环境保护政策。旅游开发机构则可以通过分析数据集中的自然和人文关键词，设计更具吸引力的旅游路线和产品。此外，交通管理部门也能借助数据集中的交通数据，优化城市交通网络，提升交通效率。
衍生相关工作
华数杯2024C题数据集的发布催生了一系列相关研究工作。例如，有研究者利用该数据集进行城市环境与健康关系的深入分析，发表了多篇高影响力的学术论文。同时，该数据集也为城市文化与旅游研究提供了新的数据源，推动了相关领域的研究进展。此外，数据集中的交通数据还被用于开发智能交通系统，提升了城市交通管理的智能化水平。这些衍生工作不仅丰富了数据集的应用场景，也进一步验证了其学术价值和实际意义。
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
lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
hugging_face 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
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1901.1-2024.12。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
QM9
QM9数据集包含134k个有机小分子化合物的量子化学计算结果，涵盖了12个量子化学性质，如分子能量、电离能、电子亲和能等。
quantum-machine.org 收录
中国1km分辨率逐月NDVI数据集（2001-2023年）
中国1km分辨率逐月NDVI数据集（2001-2023年）根据MODIS MOD13A2数据进行月度最大值合成、镶嵌和裁剪后制作而成，包含多个TIF文件，每个TIF文件对应该月最大值NDVI数据，文件以时间命名。数据值域改为-0.2~1，不再需要除以一万，另外范围扩大到中国及周边地区，可以自行裁剪。数据分为两个文件夹，MVC文件夹中为MOD13A2 NDVI逐月最大值合成结果，mod1k_SGfilter为MVC中数据S-G滤波后的结果。
国家地球系统科学数据中心 收录