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在线零售交易数据集
这是一份适合做销售分析、客户价值识别和商品运营研究的电商交易数据集，包含 541909 条记录和 6 个字段，适合做经营分析、异常识别和零售数据挖掘。
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这是一份适合做发电效率预测和能源系统回归分析的数据集，包含 9568 条样本和 5 个字段，适合做回归建模、能效分析和工业能源优化展示。
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员工离职预测数据集
这是一份适合做员工离职预测和人力资源分析的数据集，包含 1470 条员工记录和 35 个字段，适合做分类建模、组织稳定性分析和人力资源画像研究。
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这是一份适合做学生成绩预测和学习行为分析的教育数据集，包含 649 条样本和 33 个字段，适合做回归建模、分层分析和教育数据挖掘展示。
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酒店预订取消预测与收益管理分析
基于酒店预订需求数据集构建订单取消风险预测项目，结合多模型比较、风险分层和 Streamlit 页面，为收益管理、库存保护和客户提醒策略提供支持。
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银行营销转化预测与触达策略分析
基于银行营销数据集构建触达前转化预测模型，结合多模型比较、机会分层和 Streamlit 页面，为营销名单筛选和触达策略优化提供可落地支持。
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这是一份适合做推文情绪多分类和细粒度文本分析的数据集，包含推文内容与多类别情绪标签，适合做情绪识别、多分类建模和标签分布分析。
精选机器学习
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机器学习 • 用户画像
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随着电商平台数据规模不断增长，如何从用户访问行为中提取特征、识别用户类型，并制定差异化营销策略，已成为提升转化率的重要手段。本项目围绕这一问题，利用机器学习方法对电商访问行为进行建模分析，完成用户画像构建、购买意向预测和精准营销建议生成。
机器学习 • 客户流失
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电信行业客户流失一直是企业运营中的关键问题。如何从客户套餐、合同类型、资费水平和增值服务使用情况中识别高风险客户，并提前制定留存措施，是提升客户生命周期价值的重要方向。本项目围绕这一问题，基于机器学习方法实现客户流失预测与用户保留分析。
精选数据集
优先整理可直接使用的数据集资源，方便快速判断任务方向与数据条件。
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在线零售交易数据集
这是一份适合做销售分析、客户价值识别和商品运营研究的电商交易数据集，包含 541909 条记录和 6 个字段，适合做经营分析、异常识别和零售数据挖掘。
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社交媒体情绪分析数据集
这是一份适合做多平台社媒情绪分析和舆情观察的数据集，包含文本、平台、互动量和情感标签等字段，适合做情绪分类和平台差异分析。
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电信客户流失分析数据集
这是一份适合做电信客户流失预测和用户价值分析的数据集，包含 3150 条用户记录和 14 个字段，适合做分类建模、客户留存分析和运营画像研究。
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银行营销转化数据集
这是一份适合做营销转化预测和客户触达分析的银行营销数据集，包含 45211 条样本和 17 个字段，适合做分类建模、转化率分析和营销优化研究。
用户评价
围绕项目质量、文档规范、数据完整性和复现价值整理的真实使用反馈。
“文档结构规范，实验过程和结果说明都比较清楚，整理成毕业设计材料时省了很多时间。”
“数据集内容和页面描述基本一致，字段范围、任务方向和使用场景都比较明确，判断成本很低。”
“很多项目把依赖、训练流程和结果说明写得比较清楚，适合做模型复现和方法对比。”
“内容质量整体比较高，文档规范、代码清晰，整理成课堂展示或案例讲解材料会更顺手。”
“项目文档和代码内容基本一致，结构清楚，注释也比较明确，拿来做课程设计参考更省时间。”
“文档结构规范，实验过程和结果说明都比较清楚，整理成毕业设计材料时省了很多时间。”
“数据集内容和页面描述基本一致，字段范围、任务方向和使用场景都比较明确，判断成本很低。”
“很多项目把依赖、训练流程和结果说明写得比较清楚，适合做模型复现和方法对比。”
“内容质量整体比较高，文档规范、代码清晰，整理成课堂展示或案例讲解材料会更顺手。”
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