Bộ dữ liệu phân khúc khách hàng

Bộ dữ liệu này giới thiệu danh sách 100 kênh YouTube hàng đầu năm 2024, bao gồm các chỉ số quan trọng như số lượng người đăng ký, tổng lượt xem và số lượng video. Danh sách được biên soạn thủ công để cung cấp một bức tranh tổng quan về các kênh dẫn đầu tính đến tháng 12 năm 2024.Dữ liệu phản ánh hiệu suất của các kênh trên nhiều thể loại khác nhau, từ giải trí đến nội dung giáo dục, mang lại cái nhìn sâu sắc về những nhà sáng tạo có ảnh hưởng nhất trong năm. Đây là nguồn tài liệu hữu ích cho...

Về bộ dữ liệu: Bộ dữ liệu này là kết quả của một khảo sát được thực hiện bởi aijobs.net. Phiên bản cập nhật của dữ liệu có thể được tải xuống từ: https://aijobs.net/salaries/download/.

Bộ dữ liệu này chứa các cặp câu hỏi và câu trả lời kèm theo ngữ cảnh được trích xuất từ các bài viết giải pháp và diễn đàn thảo luận trên Kaggle. Bộ dữ liệu được tạo ra nhằm hỗ trợ tinh chỉnh Gemma, một mô hình AI, cho các nhiệm vụ hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu như trả lời câu hỏi và cung cấp hỗ trợ liên quan đến khoa học dữ liệu.

Về Bộ Dữ LiệuBộ dữ liệu này chứa thông tin chi tiết về các công việc trong lĩnh vực AI/ML và Khoa học Dữ liệu. Ngoài ra, nó bao gồm mô tả công việc và các kỹ năng quan trọng cần thiết để ứng tuyển vào từng vị trí cụ thể.

Bộ dữ liệu này được thu thập thông qua quy trình web scraping từ Google Playstore, rất phù hợp cho các ứng dụng phân tích cảm xúc trong lĩnh vực kinh doanh, đặc biệt là khởi nghiệp. Nó cung cấp những thông tin quý giá có thể được sử dụng cho mục đích học tập hoặc nghiên cứu sâu hơn. Bộ dữ liệu bao gồm các đánh giá từ các ứng dụng phổ biến tại Indonesia, như:Gojek (116.017 đánh giá, hơn 100 triệu lượt tải xuống): Siêu ứng dụng cung cấp các dịch vụ như gọi xe, giao đồ ăn, thanh toán trực tuyến và...

Giới thiệu về bộ dữ liệu:Bộ dữ liệu này gồm hai cột:  1. Số giờ học tập của sinh viên. 2. Điểm số họ đạt được.Dữ liệu này có thể được sử dụng để áp dụng hồi quy tuyến tính đơn giản nhằm dự đoán điểm số của học sinh dựa trên số giờ học tập.  Ứng dụng của bộ dữ liệu:  - Phân tích mối quan hệ giữa thời gian học tập và kết quả học tập.  - Phát triển mô hình dự đoán điểm số dựa trên thời gian học.