地理位置与数值特征数据分析数据集GeographicLocationandNumericalFeaturesData-gloriasegurini
数据来源：互联网公开数据
标签：地理位置, 数值特征, 数据分析, 统计建模, 异常检测, 机器学习, 数据可视化, 时序分析
数据概述：
该数据集包含一系列数值特征，并结合了地理位置信息，用于分析和建模。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，可视为静态数据或单点时间快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，从数据内容推测可能涵盖特定区域或全球范围。
数据维度：数据集包含多个数值字段，如"0", "35.991", "-118.32", "0.37799999999999995", "1.28", "0.0", "155.6", "0.162", "1.18", "10.0", "486345578"等，具体含义需根据上下文推断。
数据格式：CSV格式，文件名为 part-00000-42039ad2-d62d-49f1-b9db-13770c253eff-c000.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未知，需结合上下文进行进一步分析。该数据集适合用于探索数值特征之间的关系，以及与地理位置信息之间的关联。
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：适用于地理信息系统（GIS）与数据科学交叉领域的学术研究，如空间数据分析、异常值检测、聚类分析等。
行业应用：可以为金融、零售、物流等行业提供数据支持，特别是在风险评估、市场分析、选址优化等方面。
决策支持：支持企业进行基于地理位置的数据驱动决策，优化资源配置，提高运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据可视化等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征之间的相互关系，以及潜在的模式和趋势，帮助用户进行数据驱动的决策和分析。
