初学者数据抓取练习数据集
数据集说明：
本数据集由作者在学习过程中构建，目的是实践如何从 Kaggle、FRED（Federal Reserve Economic Data）以及其他网站抓取和整理数据。该数据集作为编码初学者的练习成果，可能包含多个来源的样例数据，用于探索数据抓取、API使用、数据清洗与整理等技能。
该数据集适合用于教学、学习路径记录、代码复现练习或个人数据科学项目开发初期的数据积累阶段。
字段与结构说明：
由于数据来自多个平台，结构可能因源网站而异，以下为可能包含的字段示例：
若来自FRED：
date：时间戳
indicator：经济指标名称（如通胀率、GDP、利率等）
value：对应时间点的数值
若来自Kaggle竞赛数据：
数据结构将依赖具体任务，可能包含特征列、标签列、分类或数值型字段
自定义字段（练习用）：
source_url：数据来源链接
collected_by：采集人或脚本名称
collection_date：采集时间
notes：学习过程中的记录备注
数据特征：
类型：多源异构结构化数据（以学习为目的整理）
来源多样，包括 Kaggle、FRED 和其他网站
可用于练习数据抓取、格式转换、预处理等关键技能
时间范围：依采集时间而定，通常为最新可获取数据
数据来源：Kaggle.com、fred.stlouisfed.org 等公共数据平台
数据格式：CSV、JSON、Excel 或由脚本直接保存的结构化文本文件
更新频率：不定期，根据学习进度和练习频率更新
适用场景：
初学者数据抓取与清洗练习
API数据对接测试
数据源融合与格式统一操作
个人项目原始数据集构建
标签：新手练习,数据抓取,Kaggle,FRED,API调用,数据清洗,数据整合,学习记录,数据科学入门,自动化采集
