Kaggle平台数据科学调查报告分析数据集KagglePlatformDataScienceSurveyAnalysis-klemenvodopivec
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle, 数据科学, 调查报告, 用户行为, 机器学习, 数据分析, 社区洞察, 知识分享
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据科学调查报告数据，记录了Kaggle社区用户在不同年份的调查反馈信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但涵盖了Kaggle平台上的数据科学调查报告，可能包含多个年份的数据。
地理范围：数据来源于Kaggle平台，调查对象主要为全球数据科学从业者和爱好者。
数据维度：数据集包含多个字段，如notebook_id（笔记本ID）、title（标题）、created_at（创建时间）、evaluation_date（评估日期）、made_public_date（公开日期）、year（年份）、url（链接）、language（语言）、datasets（数据集）、medal（奖牌）、libs（库）、keywords（关键词）、tags（标签）、tier（等级）、questions（问题）、topic（主题）、comments（评论）、views（浏览量）、votes（投票）等，涵盖了用户行为、笔记本内容、社区互动等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为all_kernels_cleaned.csv，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于数据科学领域的社区分析、用户行为研究和知识分享趋势分析。
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：适用于数据科学、机器学习、社区行为分析等领域的研究，例如用户参与度分析、知识分享趋势分析、不同年份调查结果的对比研究等。
行业应用：为数据科学教育、社区运营和平台优化提供数据支持，例如了解用户需求、改进平台功能、优化内容推荐等。
决策支持：支持Kaggle平台及相关机构进行策略制定和决策，例如制定社区发展战略、优化用户体验等。
教育和培训：作为数据科学、数据分析等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员了解实际的数据分析案例，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索Kaggle社区用户行为、知识分享趋势以及不同年份调查结果的规律，帮助用户实现社区洞察、用户行为分析等目标。
