代码单元格排序与Notebook结构分析数据集_Code_Cell_Ordering_and_Notebook_Structure_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码单元格, Notebook, 结构分析, 排序预测, 数据挖掘, 机器学习, 自然语言处理, Kaggle
数据概述：
该数据集包含从Kaggle平台获取的Notebook数据，记录了代码单元格的排序信息和Notebook结构特征，用于分析和预测代码单元格的排序。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时期内Kaggle Notebook的快照。
地理范围：数据来源于Kaggle平台，Notebook可能来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括训练集(train_fts.json, train_mark.csv)和验证集(val_fts.json, val_mark.csv)，其中：
train_mark.csv和val_mark.csv: 包含Notebook的ID、单元格ID、单元格类型、单元格内容、排序信息等。
train_fts.json和val_fts.json: 包含Notebook的特征信息，如代码单元格的特征向量等。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，其中CSV文件包含结构化表格数据，JSON文件包含Notebook的特征数据，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开Notebook，已经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于代码单元格排序预测、Notebook结构分析和机器学习模型的训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于Notebook结构分析、代码单元格排序算法研究、基于Notebook的代码推荐等学术研究。
行业应用：可以为代码编辑平台、在线教育平台等提供数据支持，例如优化Notebook的呈现方式，改进代码推荐系统。
决策支持：支持基于Notebook的数据分析流程优化，提升数据科学项目的效率和可维护性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实践案例，帮助学生理解Notebook的结构和代码单元格排序。
此数据集特别适合用于探索代码单元格之间的依赖关系、构建代码单元格排序预测模型，以及分析Notebook的结构特征，从而提高数据科学项目的效率和质量。
