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？
中国各地区政府招投标数据|政府采购数据集|市场分析数据集
收藏贵阳数据交易所2022-08-25 更新2024-03-01 收录
下载链接：
https://www.gzdex.com.cn/market/detail/1668
下载链接
链接失效反馈资源简介：
综合了百余个招投标网站的招投标信息，总数据规模达4000万+，不仅覆盖了各地区的政府招投标平台，还包含了大量非官方平台的招投标信息，完整展现了招标、投标的过程情况。
提供机构：
河南汉数信息技术有限公司
创建时间：
2022-08-25
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
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
网易云音乐数据集
该数据集包含了网易云音乐平台上的歌手信息、歌曲信息和歌单信息，数据通过爬虫技术获取并整理成CSV格式，用于音乐数据挖掘和推荐系统构建。
github 收录
典型分布式光伏出力预测数据集
光伏电站出力数据每5分钟从电站机房监控系统获取；气象实测数据从气象站获取，气象站建于电站30号箱变附近，每5分钟将采集的数据通过光纤传输到机房；数值天气预报数据利用中国电科院新能源气象应用机房的WRF业务系统（包括30TF计算刀片机、250TB并行存储）进行中尺度模式计算后输出预报产品，每日8点前通过反向隔离装置推送到电站内网预测系统。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
熟肉制品在全国需求价格弹性分析数据
为更好了解各市对熟肉制品的市场需求情况，本行业所有企业对相关熟肉制品需求弹性数据进行采集计算。如果熟肉制品需求量变动的比率大于价格变动的比率，那么熟肉制品需求富有弹性，说明顾客对于熟肉制品价格变化的敏感程度大，弹性越大，需求对价格变化越敏感，本行业所有企业可以在该市适当的降低熟肉制品价格来获得较多的收益。如果熟肉制品需求缺乏弹性，本行业所有企业可以在该市适当的提高熟肉制品价格来获得较多的收益。该项数据对本行业所有企业在全国的市场营销决策有重要意义。1.数据采集：采集相关熟肉制品在某一时间段全国的的需求数据和价格数据，按照市级进行整理归纳，得到该熟肉制品的需求量变动数值和价格变化数值。 2.算法规则：对采集得到的数据按照如下公式进行计算：需求弹性系数Ed=-(△Q/Q)÷(△P/P），得到需求弹性系数。式中：Q表示产品的需求量，单位为份；P表示产品的价格，单位为元；△Q表示需求量同比变动值，单位为份；△P表示价格同比变动值，单位为元。取需求弹性系数的绝对值|Ed|作为分析数据时的参考系数。 3.数据分析：根据|Ed|的数值可分析该熟肉制品的需求价格弹性。（1）|Ed|=1（单位需求价格弹性），说明需求量变动幅度与价格变动幅度相同；（2）1<|Ed|（需求富有弹性），说明需求量变动幅度大于价格变动幅度；（3）|Ed|<1（需求缺乏弹性），说明需求量变动幅度小于价格变动幅度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集，包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境，包括行人、车辆、自行车等多种目标，以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集，手动标注了超过260万个目标边界框，并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
github 收录